基于MRA+LMBP模型对电力系统短期负荷预测的研究  

Research of Short-term Load Forecasting Based on MRA+LMBP Model

作　　者：罗枚 

机构地区：[1]陕西纺织服装职业技术学院,陕西咸阳712000

出　　处：《现代电子技术》2007年第18期114-116,120,共4页Modern Electronics Technique

摘　　要：电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,有着重要的意义。以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,给出了小波神经网络——MRA(小波多分辨率分析)+LMBP(L-M优化算法的BP模型)组合负荷预测模型对电力系统短期负荷进行预测。仿真结果证明组合模型比单纯使用神经网络负荷预测模型提高了预测精度,尤其是在一定程度上提高了每日峰值负荷的预测精度,具有良好的应用前景。Accurate forecast of short- term electrical load is very important to the security of power system and economy, Based on the load data of meritorious power of a certain area power system,this paper establishes a WNN,a MRA ＆ LMBP model,to carry out load forecasting work. The simulation results prove that the combined model,which has a brightly applicable future,indeed improves the predicting precision, especially develops the precision of daily peak load in certain degree as compared with pure ANN model.

关 键 词：短期负荷预测 人工神经网络 L-M算法 多分辨率分析 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]