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基于LM改进BP神经网络的电网无功负荷预测

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【作者】 钟建伟周文辉贾犇张建业黄谋甫田家俊

【Author】 Zhong Jianwei;Zhou Wenhui;Jia Ben;Zhang Jianye;Huang Moufu;Tian Jiajun;School of Information Engineering, Hubei Institute for Nationalities;State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd.Enshi Power Supply Co.;

【机构】 湖北民族学院信息工程学院国网湖北省电力有限公司恩施供电公司

【摘要】 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。

【基金】 国家自然科学基金(51177060);恩施州科技项目(D20170007)
【所属期刊栏目】 电力系统及其自动化 (2019年05期)
  • 【分类号】TM715;TP183
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