人工神经网络进行电力系统短期负荷预报的几个问题的探讨  

Approach to Some Problems in Short Term Load Forecasting Using Artificial Neural Network

作　　者：蔡志慧[1] 丁晓群[1] 周玲[1] 

机构地区：[1]河海大学电气工程学院

出　　处：《河海大学学报（自然科学版）》1998年第4期81-86,共6页Journal of Hohai University(Natural Sciences)

摘　　要：研究了利用人工神经网络进行电力系统短期负荷预报中通常会遇到的几个问题，提出了考虑年负荷增长率、极端气候、节假日问题以及历史负荷资料少带来预报误差的一些极为新颖的解决办法．实例证明，这些办法明显地改善了预报结果，使人工神经网络进行电力负荷短期预报的应用更适应于实际的要求．This paper discusses some problems in short term electric load forecasting based on artificial neural network,and presents some new approach to solving them considering year load increase rate,abnormal weather,holidays and prediction difference due to lack of historical load data.The forecasting results show that the accuracy is improved greatly.

关 键 词：人工神经网络 BP算法 电力系统 短期负荷预报 

分 类 号：TM714[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]