基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测方法
- 专利权人:
- 哈尔滨理工大学
- 发明人:
- 韦琦,杨明
- 申请号：
- CN201610213076.1
- 公开号：
- CN105913175A
- 申请日:
- 2016.04.07
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 陈润明
- 摘要：
- 基于改进神经网络算法的智能电网短期负荷预测方法，它涉及电网负荷预测方法。本发明的目的是为了解决现有技术预测短期电力负荷时存在预测精度低，迭代时间长的问题。本发明根据历史数据建立短期负荷值的原始数据矩阵；利用主成分分析法对步骤一的原始数据矩阵进行降维处理得到新的数据矩阵；利用遗传优化神经网络算法对步骤二的新的数据矩阵进行训练，得到负荷的预测模型。本发明提高了短期供电负荷预测的准确率，减少了训练时间。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
