【摘 要】
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在电力系统规划中 ,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多 ,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问
【机 构】
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在电力系统规划中 ,居民用电负荷的预测是一项重要的基础性工作。但影响居民用电负荷的因素很多 ,并且难以用一个线性表达式来表示。神经网络模型在处理非线性大系统的复杂问题中具有很大的优势 ,文中引入三层反向传播的神经网络模型 (BP网络模型 )对居民用电负荷情况进行了分析 ,并采用变化学习速率的方法对网络进行训练。
In the power system planning, residential electricity load forecasting is an important basic work. However, there are many factors that affect residential electricity load and are difficult to express by a linear expression. The neural network model has great advantages in dealing with the complex problems of nonlinear large-scale systems. In this paper, three layers of back propagation neural network model (BP network model) is introduced to analyze the residential electricity load, and the change of learning rate Method of training the network.
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