【摘 要】
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目前用于电力负荷预测的神经网络模型普遍存在计算量大，结构与参数的选取没有成熟的理论依据可循，本文在进行大量训练的基础上从各个角度对神经网络的参数选择进行了细致的研究工作。对于历史数据的处理，本文利用预测时刻以前的最新负荷信息来修改历史负荷坏数据，其预测精度明显高于常规的线性插值法或多阶平滑法。实例表明用上述的方法建立的神经网络模型，有效地提高了网络的收敛速度和学习精度。
【机 构】
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华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室 北京 102206 安徽省电力科学研究院
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十一届学术年会
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目前用于电力负荷预测的神经网络模型普遍存在计算量大，结构与参数的选取没有成熟的理论依据可循，本文在进行大量训练的基础上从各个角度对神经网络的参数选择进行了细致的研究工作。对于历史数据的处理，本文利用预测时刻以前的最新负荷信息来修改历史负荷坏数据，其预测精度明显高于常规的线性插值法或多阶平滑法。实例表明用上述的方法建立的神经网络模型，有效地提高了网络的收敛速度和学习精度。
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