【摘 要】
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该文研究了电网的短期负荷预测,分析评价了现有的各种短期负荷预测方法.针对应用前向神经网络进行电力系统短期负荷预测所存在的主要问题进行了研究和改进.结合历史负荷、气
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该文研究了电网的短期负荷预测,分析评价了现有的各种短期负荷预测方法.针对应用前向神经网络进行电力系统短期负荷预测所存在的主要问题进行了研究和改进.结合历史负荷、气象条件、时间等方面的因素,提出了一种将BFGS优化算法用于训练前向神经网络的方法,这种训练方法具有良好的收敛性.与常规BP算法相比,可以大大地减少隐层所需要的神经元数目,从而提高了预测精度. 利用该文所提方法编制的程序,成功地应用于南阳电网的短期负荷预测中.对南阳电网连续一年的负荷数据进行的预测试验,结果表明预测精度是满意的,从而说明了该方法的实用价值.所开发的负荷预测程序为南阳电网调度提供了重要的工具.
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