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带有水电站的配电网短期负荷预测方法
- 专利权人:
- 国家电网公司;国网浙江省电力公司丽水供电公司;国网浙江省电力公司龙泉市供电公司
- 发明人:
- 季晓文,徐建强,周懿,梅进,沈刘玉,郑莉,吴琳,丁向群,季奥颖
- 申请号：
- CN201510230625.1
- 公开号：
- CN104866918A
- 申请日:
- 2015.05.07
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2015
- 代理人:
- 胡根良
- 摘要：
- 本发明提供的带有水电站的配电网短期负荷预测方法，采用神经网络短期负荷预测模型，针对标准BP神经网络由于初始神经元之间的权值和阈值一般随机选择而具有易陷入局部最小值和收敛速度慢的缺点，用遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化；采用基于重构相空间的神经网络短期负荷预测模型进行预测，将水电站发电负荷历史数据经过相空间重构后作为BP神经网络的输入变量，来进行水电站发电负荷的预测，再结合改进的GA-BP神经网络短期负荷预测模型，这样就构成了含密集径流式水电站地区的短期负荷混合预测方法，克服了人工选择输入输出节点的经验误差，从而提高预测准确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
