应用神经网络进行短期负荷预测

罗枚

中国工程科学 ›› 2007, Vol. 9 ›› Issue (5) : 77 -80.

PDF (371KB)
中国工程科学 ›› 2007, Vol. 9 ›› Issue (5) : 77 -80.

应用神经网络进行短期负荷预测

作者信息 +

Short-term Load Forecasting Using Neural Network

Author information +
文章历史 +
PDF (379K)

摘要

以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,建立了3个BP神经网络负荷预测模型———SDBP,LMBP 及BRBP模型进行短期负荷预测工作,并对其结果进行比较。针对传统的BP算法具有训练速度慢,易陷入局部 最小点的缺点,采用具有较快收敛速度及稳定性的L-M(Levenberg-Marquardt)优化算法进行预测,使平均相对误 差有了很大改善,而采用贝叶斯正则化算法可以解决网络过度拟合,提高网络的推广能力。

Abstract

Based on the load data of meritorious power of some area power system,  three BP ANN models,  namely SDBP, LMBP and BRBP Model,  are established to carry out the short-term load forecasting work, and the results are compared.  Since the traditional BP algorithm has some unavoidable disadvantages,  such as the low training speed and the possibility of being plunged into minimums local minimizing the optimized function,  an optimized L-M algorithm, which can accelerate the training of neural network and improve the stability of the convergence,  should be applied to forecast to reduce the mean relative error.  Bayesian regularization can overcome the over fitting and improve the generalization of ANN.

关键词

短期负荷预测 / 人工神经网络 / L唱M算法 / 贝叶斯正则化算法 / 优化算法

Key words

short-term load forecasting(STLF) / ANN / Levenberg-Marquardt / Bayesian regularization / optimized algorithms

Author summay

罗枚(1969-),女,陕西长安县人,陕西纺织服装职业技术学院自动化系讲师,硕士

引用本文

引用格式 ▾
罗枚 应用神经网络进行短期负荷预测[J]. 中国工程科学, 2007, 9(5): 77-80 DOI:

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap
PDF (371KB)

341

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/