• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
王克杰,张瑞.基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究[J].电测与仪表,2019,56(24):115-121.
Wang Kejie,Zhang Rui.Research on Short-term Power Load Forecasting Method Based on Improved BP Neural Network[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(24):115-121.
基于改进BP神经网络的短期电力负荷预测方法研究
Research on Short-term Power Load Forecasting Method Based on Improved BP Neural Network
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2019.024.019
中文关键词:  短期负荷预测  猫群算法  BP神经网络  预测模型
英文关键词:Short-term  load forecasting, Cat  swarm optimization, BP  neural network, Prediction  model
基金项目:
     
作者中文名作者英文名单位
王克杰Wang Kejie国网安徽省电力有限公司淮北供电公司
张瑞Zhang Rui国网安徽省电力有限公司淮北供电公司
摘要点击次数: 1870
中文摘要:
      针对短期负荷预测精度低、准确性差等问题,本文将猫群算法CSO和BP神经网络相结合用于短期负荷预测,模型的输入因子是负荷数据和气象信息等,利用猫群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到BP神经网络预测模型的最优解,建立短期预测模型。并通过实例验证了预测模型的有效性和有效性,结果表明,改进模型能够有效降低BP神经网络模型的预测误差,提高预测精度。本研究为我国电力系统短期负荷预测的发展提供了参考和借鉴。
英文摘要:
      Aiming at the problems of low accuracy and poor accuracy of short-term load forecasting, a short-term load forecasting method based on cat swarm algorithm CSO and BP neural network is proposed in this paper.The input factors of the model are load data and meteorological information, cat swarm optimization algorithm is used to optimize the weight and threshold of BP neural network, so that the BP neural network forecasting model can be optimized, a short-term load forecasting model of BP neural network based on Optimization of cat swarm algorithm is established.The accuracy and validity of the prediction model are verified by simulation, the results show that the improved model can effectively reduce the prediction error of BP neural network model and improve its prediction accuracy.This study provides a reference for the development of short-term load forecasting of power system in China.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司