基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法

针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题,提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法。首先对最大偏差相似性准则算法进行修改,并提出使用预测日的负荷特征向量与最大偏差相似性准则算法聚类之后的类中心负荷特征的距离来确定预测日的相似日类别;然后将聚类后的相似日类别负荷数据作为BP网络的训练数据,输出预测日起始的连续三天96整点负荷值。实验表明,该方法提出的短期电力负荷预测方法在精度和网络训练时间上都有较大的提升,具有较高的有效性和实用性。     

浅谈电力系统电网调度自动化

随着电力事业的不断发展,各种电网运行方面的问题也不断的凸显,有的甚至造成一些电网事故,对整体的安全有着很大的影响,那么实行电力系统电网调度的自动化将是更好的解决电网问题的一个更好的措施,本文针对这个措施进行探讨和分析,为更好的了解和发挥其效能做出讨论,以供参考。