【摘 要】
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该文采用在规模大、特征多的情况下容易收敛的基于非梯度的单参数动态搜索算法进行训练.考虑到一天中最高气温、最低气温、平均气温、湿度及天气类型等气象因素对负荷的影响
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该文采用在规模大、特征多的情况下容易收敛的基于非梯度的单参数动态搜索算法进行训练.考虑到一天中最高气温、最低气温、平均气温、湿度及天气类型等气象因素对负荷的影响较大,而且考虑到天气状况相近其负荷量也比较相近的因素,研究人员从全体样本中挑选出与预测日天气状况较相近的若干天的记录重新组成样本集进行训练,这样做既可节省大量训练时间,又可避免不相关样本的干扰. 这样在每资预测中都调整了训练样本集和网络权值,使之不断得到实时更新,从而提高预测精度.该文的研究工作利用了黑龙江省哈尔滨市电力局1997-1998年历史负荷数据和天气状况数据.从数据中获取信息并反馈到网络当中进行训练和预测模拟.结果表明,相对于以往的基于BP算法的静态预测模型,基于单参数动态搜索算法的神经网络建立的动态负荷预测模型具有较好的预测精度,而多种模型的组合预测模型精度更高.
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