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在分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响的基础上,应用BP神经网络建立负荷预测模型,对输入负荷值进行归一化处理,网络的训练应用Levenberg-Marquardt算法,很大程度上提高了神经网络的收敛速度和预测精度。通过实例验证该方法可行。
基于BP神经网络的电力短期日负荷预测
【摘 要】
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在分析了温度、降雨量、时间等因素对负荷的影响的基础上,应用BP神经网络建立负荷预测模型,对输入负荷值进行归一化处理,网络的训练应用Levenberg-Marquardt算法,很大程度上
【机 构】
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重庆电力公司江北供电局,重庆大学电气工程学院
【出 处】
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电工技术
【发表日期】
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2011年2期
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