【摘 要】
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为提高用电负荷预测的准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)和正则化人工神经网络负荷预测方法。通过分析多个影响负荷变化的变量和因子,利用主成分分析法对变量进行线性降维,减少各变量之间的关联性,用得到的主成分作为BP神经网络的输入变量,同时增加正则化约束项优化神经网络训练过程,提高网络模型泛化能力。最后利用某售电公司所代理用户的实测用电数据进行网络建模和预测,结果表明,与其他预测方法进行对比,该预测方法有较高的准确性。
【机 构】
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内蒙古电力（集团）有限责任公司,巴彦淖尔电业局,内蒙古华电卓资发电有限公司
【基金项目】
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内蒙古电力(集团)有限责任公司科技项目“电力多边市场大数据挖掘研究及市场信息可视化展示平台开发”(2018-84)。
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为提高用电负荷预测的准确率,提出一种基于主成分分析(PCA)和正则化人工神经网络负荷预测方法。通过分析多个影响负荷变化的变量和因子,利用主成分分析法对变量进行线性降维,减少各变量之间的关联性,用得到的主成分作为BP神经网络的输入变量,同时增加正则化约束项优化神经网络训练过程,提高网络模型泛化能力。最后利用某售电公司所代理用户的实测用电数据进行网络建模和预测,结果表明,与其他预测方法进行对比,该预测方法有较高的准确性。
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