| 神经网络在电力负荷预测中的应用研究 |
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| 引用本文： | 杜莉,张建军.神经网络在电力负荷预测中的应用研究[J].计算机仿真,2011,28(10). |
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| 作者姓名： | 杜莉 张建军 |
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| 作者单位： | 北京工业职业技术学院信息工程系,北京,100042 |
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| 摘 要： | 研究电力负荷预测问题,针对精确测量电力负荷,由于影响电力负荷因素之间存在着菲线性,因素之间存在冗余信息,传统的数学模型在电力负荷预测中精度较低,为了有效提高电力负荷的预测精度,提出了一种主成分分析(PCA)和BP神经网络相结合的电力负荷预测方法.利用PCA对电力负荷的影响因素进行特征提取,以BP神经网络对经过PCA处理得到的新的变量进行训练建模,采用PCA - BP神经网络模型对河南某地区的电力负荷进行了仿真.结果表明,相对于参比模型,可有效地消除因素间的冗余信息,降低了BP神经网络的输入维数,简化了网络的结构,加快了学习速度,显著提高了电力负荷预测精度,证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效.
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| 关 键 词： | 主成分分析 神经网络 电力负荷预测 |
Research on Power Load Forecasting Base on Neural network |
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| DU Li,HANG Jian-jun.Research on Power Load Forecasting Base on Neural network[J].Computer Simulation,2011,28(10). |
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| Authors: | DU Li HANG Jian-jun |
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| Keywords: | |
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