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基于遗传算法和BP神经网络的城区中长期电力负荷预测与分析
引用本文:程玉桂,黎明,林明玉.基于遗传算法和BP神经网络的城区中长期电力负荷预测与分析[J].计算机应用,2010,30(1):224-226.
作者姓名:程玉桂  黎明  林明玉
作者单位:1. 南昌航空大学2.
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60475002);;航空科学基金资助项目(2008ZD5600);;江西省教育厅科技项目(GJJ09197)
摘    要:由于产业结构的调整、居民消费能力消费结构的变化和市场化等因素的影响,城区中长期电力负荷预测具有相当的难度。建立一个基于遗传算法和BP算法相结合的神经网络预测模型,以南昌市为例做实证,并与传统BP神经网络和模拟退火预测结果做对比,验证了该模型的准确性。最后对城区未来十几年的基本用电负荷进行了预测和分析。

关 键 词:中长期电力负荷    模拟退火算法    前馈型网络
收稿时间:2009-07-13
修稿时间:2009-09-02

Forecasting and analysis on long-term/mid-term electric load of city by GA-BP neural networks
CHENG YU-gui,LI Ming,LIN Ming-yu.Forecasting and analysis on long-term/mid-term electric load of city by GA-BP neural networks[J].journal of Computer Applications,2010,30(1):224-226.
Authors:CHENG YU-gui  LI Ming  LIN Ming-yu
Abstract:Due to the industrial structure adjustment,the change of resident consumption ability and pattern of consumption,and market-oriented and so on,long-term/mid-term power load forecasting for urban plans faces considerable difficulties.In the past two years,the methods that combined genetic algorithm and Back Propagation(BP) algorithm have been used for short-term power load forecasting rather than long-term/mid-term power load forecast of electricity.In this paper,a neural network prediction model with combin...
Keywords:long-term/mid-term power load  Simulated Annealing (SA)algorithm  feed-forward type network
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