基于BP神经网络的电路负荷预测研究  

Research on Load Forecasting of Electric Power Based on BP Neural Network

作　　者：徐勇[1] 李杰[2] 崔立波[2] 伊向超[2] 

机构地区：[1]吉林建筑大学,长春130118 [2]长春建筑学院,长春130699

出　　处：《电脑开发与应用》2013年第8期13-16,共4页Computer Development & Applications

基　　金：吉林省教育厅"十一五"科学技术研究项目(吉教科合字〔2009〕第413号);吉林建筑工程学院青年科技发展基金项目(J20091055)

摘　　要：基于电力负荷预测在电力系统中的重要性,提出了电路负荷分析方法,并通过对某市负荷数据的分析,建立了神经网络短期负荷预测模型,并进行实验验证,模型具有较高的精度,且具有很强的稳定性,适合多种不同的预测环境。Considering the importance of the power load forecasting in the power system,this paper works out a load analysis plan on the comprehensive study of the BP neural network theory.the paper establishes a short-term load forecasting model based on the neural network and carry out an experiment.Results of the prediction are verified highly precise and stable,which makes it suitable for different forecasting conditions.

关 键 词：BP神经网络 电力负荷 短期预测 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]