【摘 要】
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针对传统BP模型在电力负荷预测中适应性问题,本文构建了基于动态反馈性NARX神经网络的电力负荷中期预测模型,模型结构带有外部输入的非线性自回归网络,输入向量选取在以往单
【基金项目】
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贵州省科学技术基金计划(黔科合基础[2016]1062),国家自然科学基金(项目批准号51508121).
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针对传统BP模型在电力负荷预测中适应性问题,本文构建了基于动态反馈性NARX神经网络的电力负荷中期预测模型,模型结构带有外部输入的非线性自回归网络,输入向量选取在以往单一社会总用电量基础上,对其进一步细分五类用电量。输出向量为未来一月区域的社会总用电量。采用清远市城区用电量历史实测数据对模型进行训练及测试,结果表明:基于NARX神经网络的电力负荷中期预测模型模拟精度较高、应用性能较好;另外,NARX模型与传统BP模型性能对比分析显示,NARX模型因具有动态反馈性质,对时间系列电力负荷中期预测适应性明显更优
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