基于bp神经网络的短期负荷预测建模仿真 modeling and simulation of electricity short-term load forecast based on bp neural network.pdfVIP

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2017-08-13 发布于上海
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基于bp神经网络的短期负荷预测建模仿真 modeling and simulation of electricity short-term load forecast based on bp neural network

2013年第35卷电气传动自动化 V01．35，No．6 第6期第19页 ELECTRICDRIVEAUTOMATION 2013。35(6)：19-22 文章编号：1005--7277(2013)06—·00l卜04 基于BP神经网络的短期负荷预测建模仿真任恒杰 (余姚市供电局，浙江余姚315400) 摘要：通过BP神经网络与Matlab相结合，建立起三层四功能单元的BP神经网络短期负荷预测模型，并采用某条线路1年的历史负荷波动数据对模型进行“学习”训练。预测一日24小时负荷数据的Matlab仿真及误差分析结果表明，所构筑的BP神经网络模型具有较高的可靠性和准确性，误差率可以有效地控制在2％以内。BP神经网络模型大大提高了短期负荷预测数据的处理效率与可信性，是研究电力系统经济调度的一种新的非线性建模仿真模型。关键词：电力系统；短期负荷预测；BP*P网络；样本数据；Matlab 中图分类号：TM715 文献标识码：A andsimulationof short-termload Modeling electricity forecastbasedonBPneuralnetwork REN Heng咖 Power 315400，China) (YuyaoSupplyBureau，Yuyao BPneuralnetworkand three andfour-functionBPneuralnetworkshort— Matlab，the Abstract：Combining layer termload modelisbuilt．Oneloadfluctuationsdataisusedto themodel．The forecasting year history training daily load dataMatlabsimulationanderror resultshowthattheelrorratecanbe predictingby analysis effectively ofthe BPneuralnetworkmodel． controlledinlessthan2％whichverifiedthe and constructed accuracy reliability TheBPneuralnetworkmodel the and ofshort—termload data greatlyimprovesefficiencyaccuracy forecasting for isanewmodelofnonlinear andsimulationmodel researchonthe processing，it modeling doing power economic di