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基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测

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【作者】 张师玲李正明周新云孙俊张兵

【Author】 ZHANG Shi-ling et al (School of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University,Zhenjiang,Jiangsu 212013)

【机构】 江苏大学电气信息工程学院常州工学院

【摘要】 为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能,实现准确与快速预测农村电力系统短期负荷的目的,采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法来改进传统的BP算法,并构造电力系统负荷预测模型。结果表明,基于L-M算法的神经网络预测模型具有较高的预测精度,在农村电力系统短期负荷预测方面具有较高的使用价值。

【基金】 江苏省教育厅资助项目(JHZD06-42);江苏省常州市青年科技人才培养计划(CQ2008009)
【所属期刊栏目】 农业机械与工程 (2009年30期)
  • 【DOI】10.13989/j.cnki.0517-6611.2009.30.023
  • 【分类号】TM715
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】131
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