神经网络模型在用电负荷预测中的应用  

Application of Artificial Neural Network on Load Forecasting

作　　者：唐松林[1] 徐彬彬[1] 刘运富 

机构地区：[1]重庆大学工商管理学院,重庆400044

出　　处：《渝州大学学报》2000年第3期20-24,共5页

基　　金：日本世川良--优秀青年奖励基金资助

摘　　要：在电力系统规划中 ,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多 ,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问题中具有很大的优势 ,文中引入三层反向传播的神经网络模型 (BP网络模型 )对居民用电负荷情况进行了分析 ,并采用变化学习速率的方法对网络进行训练。Forecasting the electricity load is very important and basic in designing electricity market .But the variables on load forecasting are so complex that we can't find a linear equation to deal with them.Artificial neural network is an available tool to treat some complicated problems of nonlinear systems.The BP neural network is adopted to analyze electricity market, and the network is trained by the method of variable study rate.The results show this method performs well.

关 键 词：神经网络模型 学习速率 负荷预测 电力系统规划 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]