智能电网用户端环境下短期负荷预测方法的研究  

Study on Short-Term Load Forecast at Smart Grid User Side Environment

作　　者：柴熠 罗锐利 孙大帅 

机构地区：[1]上海电科电器科技有限公司,上海200063 [2]沈阳广播电视大学,辽宁沈阳110003

出　　处：《低压电器》2012年第17期8-12,共5页Low Voltage Apparatus

基　　金：上海市科学技术委员会资助(10dz1202900)

摘　　要：智能电网用户端环境下的用电模式有其自身的特点。结合该特点对成熟的神经元网络负荷预测方法进行改进,着重优化预测的输入部分,形成一套适合智能电网用户端环境下短期负荷预测方法。算例结果表明,该方案有助于预测准确率的提高。The smart grid energy consumption patterns in the user side have its own characteristics.The artificial neural network（ANN）,which is a mature method in short-term load forecast（SLF）,was used in the user side environment of smart grid.Its input mode was changed according to the characteristics of the user side power consumption.The experimental results verify that the method can help to improve the forecasting accuracy.

关 键 词：智能电网用户端 短期负荷预测 神经元网络 模型参数修正 

分 类 号：TM727[电气工程—电力系统及自动化]