基于改进DBN的用电负荷预测建模与仿真

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电力负荷数据的精准预测不仅能够保证电网可以安全地长期运行,而且能够提高经济效益和社会效益.针对电力负荷值的变化而导致变化规律很难用具体数学函数式表达的问题,提出了一种基于改进DBN的用电负荷预测模型.通过遗传算法选取网络权重,并将其应用于电网负荷预测.通过与BP网络模型的仿真对比可以得出,改进的DBN网络模型能够更好更快地对用电负荷进行预测.
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