电气自动化

2019, v.41;No.245(05) 57-59+69

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于LM改进BP神经网络的电网无功负荷预测
Grid Reactive Load Forecasting for the LM-based Improved BP Neural Network

钟建伟;周文辉;贾犇;张建业;黄谋甫;田家俊;

摘要(Abstract):

电网的无功负荷预测是电力调度的重要组成部分,无功负荷的预测直接影响到电力供电的质量,同时无功负荷预测也是电网无功优化的组成部分。传统的负荷预测方法已无法满足海量负荷大数据分析的要求。提出一种基于LM算法改进BP神经网络的无功负荷预测模型,通过分析BP神经网络原理层对其输入信号的正向传递、误差信号的反向传播过程,采用LM算法优化BP神经网络,以此来提高BP神经网络模型的预测精度以及收敛速度。最后以湖北省某市2007年1月~2015年12月的无功负荷作为训练数据,2016年1月~12月的无功负荷作为测试数据,将预测值与实际值进行比较,进而验证预测算法的准确性。

关键词(KeyWords): LM算法;BP神经网络;无功负荷预测;预测精度

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(51177060);; 恩施州科技项目(D20170007)

作者(Author): 钟建伟;周文辉;贾犇;张建业;黄谋甫;田家俊;

Email:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享