【摘 要】
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本文研究了短期负荷预测的方法,总结了BP神经网络预测算法的原理和技术,做出了该网络的电力系统短期负荷预测的模型,并依次针对隐含层节点个数为10、20、30的该模型作了预测对比、误差分析。除了这些之外,针对该模型联系中的占比以及阈值初始化出现的问题,利用遗传算法对该网络的算法做了完善,根据日气象特征和遗传算法改进了BP神经网络电力负荷预测模型。从日气象特征出发,建立了BP神经网络电力系统短期负荷预测
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本文研究了短期负荷预测的方法,总结了BP神经网络预测算法的原理和技术,做出了该网络的电力系统短期负荷预测的模型,并依次针对隐含层节点个数为10、20、30的该模型作了预测对比、误差分析。除了这些之外,针对该模型联系中的占比以及阈值初始化出现的问题,利用遗传算法对该网络的算法做了完善,根据日气象特征和遗传算法改进了BP神经网络电力负荷预测模型。从日气象特征出发,建立了BP神经网络电力系统短期负荷预测模型,针对电力系统短期负荷的预测,利用BP神经网络进行实证研究,针对BP神经网络模型的应用做出分析,得出建立的该模型的预测性能很好的结论,绝对误差都在2%以下,并且时间越久,这种误差越小,符合电力系统对精度的要求,虽然该模型的预测效果很好,但还是存在局部过优的情况。不同隐含层的节点个数会影响到BP模型在电力负荷的预测,个数为20的BP模型预测是最不精确的,但是在计算方面是比较快的,当步长达到5991时,就达到了精度要求;个数为10的BP网络效果是最优秀的,能起到很好的预测效果,其预测值和实际值的出入不大,各种误差也是最小的,接近实际数据。利用遗传算法优化BP网络,根据日气象特征,利用遗传算法完善了BP网络预测模型。在实证中,我们的预测结果也达到了预期的要求,这就充分说明了,遗传算法可以在一定程度上提高BP网络的预测精确度。
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