基于改进BP神经网络算法的短期负荷预测

分析了电力系统负荷的组成、分类及其周期性的变化规律,对神经网络基本理论方法进行了细致地研究。应用改进的BP神经网络,建立了充分考虑各种因素的电力系统短期负荷预测模型。最后通过实例仿真,比较三种改进的BP学习算法,结果表明在本模型中,Levenberg-Marquardt(LM)学习算法在收敛速度以及预测精度上要优于拟牛顿法和SCG算法。