基于BP神经网络的电力系统负荷预报  

Forecasting of Power System Load Based on BP Neural Network

作　　者：张涛[1] 王杰[1] 宋北光 

机构地区：[1]郑州大学电气工程学院,郑州450001 [2]河南省电子规划研究院,郑州450003

出　　处：《微计算机信息》2007年第06S期301-302,247,共3页Control & Automation

基　　金：河南省自然科学基金(0411010300);河南省教育厅自然科学基金(2004510005)资助项目

摘　　要：电力系统负荷变化易受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性。而BP神经网络具有较强的非线性映射特性,它只需输入输出样本数据而不需要做复杂的相关假定即可完成系统的建模。通过实验证明将该方法用于电力系统负荷的预报是有效可行的。There are various factors for the change of power system load. The load curve indicates strong nonlinearities. BP Neural Network has the character of good nonlinear mapping. A system can be easily modeling only based on the inpute and output sample data without correlative hypotheses inconveniently. The experimental results show that the method is efficient and feasible.

关 键 词：BP神经网络 非线性 预报 电力系统负荷 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]