作者：吕 彬 曾 洁
来源：《现代商贸工业》2009年第21期
摘 要:提出了一种有着显著优点的基于MATLAB的人工神经网络负荷预测的方法,算例分析结果充分证明了基于MATLAB的BP网络对电力负荷的中长期预测更加精确。
关键词:BP神经网络;电力负荷预测;MATLAB
中图分类号:TP183文献标识码:A文章编号:1672 3198(2009)21 0254 02
1 引言
负荷指电力需求量或者用电量,而需求量是指能量的时间变化率,即功率。也可以说,负荷
是指发电厂、供电地区或电网在某一瞬间所承担的工作负荷。对用户来说,用电负荷是指连接在电网的用户所有用电设备在某一瞬间所消耗功率之和。在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下,研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法,在满足一定精度要求的前提下,确定未来某特定时刻的负荷数值,称为负荷预测。
佳佳人体艺术 本文主要针对BP神经网络应用于电力系统中长期负荷预测做了进一步的研究,并通过MATLAB程序设计BP神经网络。通过实例运行BP网络证明,本文所提供的预测方法具有较好的预测精度,我们得到的预测的结果与实际值相差很小,并在与其他方法预测的结果相比较可知,基于MATLAB的BP网络对于电力负荷的预测更加精确。
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2.1 负荷预测的基本原理
负荷预测工作是根据电力负荷的发展变化规律,预计或判断其未来发展趋势和状况的活动,因此必须科学地总结出预测工作的基本原理,用于指导负荷预测工作。主要有以下几个方面:可知性原理,可能性原理,连续性原理,相似性原理,反馈性原理,系统性原理。
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