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基于BP神经网络电力负荷预测

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文章采用BP神经网络法进行电力负荷短期预测,不仅能消除部分特殊数据影响,且在处理非线性方面的数据有较大的优势.文章建立BP神经网络模型进行训练、学习;抽取 4 组 24h电力负荷历史数据作为样本;采用Matlab进行仿真预测,得到的预测值和真实值结果相近,说明该方法可行.
Based of BP neural network power load prediction
The article uses the BP neural network method for short-term prediction of power load.The BP neural network method can not only eliminate some special data effects,but also have great advantages in processing non-linear data.The article first establishes the BP neural network model for training and learning,and extracts 4 sets of 24h power load historical data as a sample.Finally,Matlab is used for simulation prediction.The obtained predictive values and real values are similar,indicating that the method is feasible.

BP neural networkpower loadforecast

张晋轩

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广西农业职业技术大学,广西 南宁 530007

BP神经网络 电力负荷 预测

2022年度广西高校中青年教师科研基础能力提升项目

2022KY1204

2024

中国高新科技
中华预防医学会,国家食品安全风险评估中心

中国高新科技

ISSN:
年,卷(期):2024.(18)
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