基于相关因子的BP神经网络电力负荷短期预测  

作　　者：刘进波 周克男 任明会 

机构地区：[1]长沙理工大学数学与统计学院,湖南长沙410004

出　　处：《信息记录材料》2018年第1期211-214,共4页Information Recording Materials

基　　金：国家级大学生创新创业训练计划项目(201610536014);湖南省级教研教改项目<微课背景下理工类地方高校<高等数学>课程教学改革的研究与实践>(湘教通[2016]400号);湖南省教育厅科研项目(13C1036);湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目(湘教通[2016]283号)

摘　　要：电力行业是一个国家非常重要的基础性行业,电力负荷的合理预测对整个国家的安全、社会的稳定以及人民的生活都有着重大的意义。本文作者主要研究了影响短期电力负荷预测的相关因子,并建立了基于相关因子的BP神经网络模型,最后给出了实例分析。

关 键 词：电力负荷预测 相关因子分析 BP神经网络模型 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化]