【摘 要】
:
电网的无功负荷预测是电力调度的重要组成部分,无功负荷的预测直接影响到电力供电的质量,同时无功负荷预测也是电网无功优化的组成部分。传统的负荷预测方法已无法满足海量负
【机 构】
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湖北民族学院信息工程学院,国网湖北省电力有限公司恩施供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51177060);恩施州科技项目(D20170007)
论文部分内容阅读
电网的无功负荷预测是电力调度的重要组成部分,无功负荷的预测直接影响到电力供电的质量,同时无功负荷预测也是电网无功优化的组成部分。传统的负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求。提出一种基于LM算法改进BP神经网络的无功负荷预测模型,通过分析BP神经网络原理层对其输入信号的正向传递、误差信号的反向传播过程,采用LM算法优化BP神经网络,以此来提高BP神经网络模型的预测精度以及收敛速度。最后以湖北省某市2007年1月~2015年12月的无功负荷作为训练数据,2016年1月~12月的无功负荷作为测试数据,
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