基于GRNN算法的水泥企业电力负荷预测模型

基于GRNN算法的水泥企业电力负荷预测模型

论文摘要

水泥企业存在因设备过载、设备故障、电网波动等原因的停机,影响水泥企业的稳定生产。对水泥企业进行电力负荷预测,利用预测的结果对其用电结构进行优化,进行故障预判、削峰填谷等,避免设备过载、减少电网高峰用电压力,同时及时排除设备故障,从而稳定水泥企业的生产,降低用电成本。本文基于GRNN(广义回归神经网络)算法建立水泥企业电力负荷预测模型,利用水泥企业的真实数据对预测模型进行测试,结果表明本文提出的模型具有很高的精确度,泛化能力强,其R~2为0.98。

论文目录

  • 1 建立基于GRNN算法的电力负荷预测模型
  •   1.1 输入层
  •   1.2 模式层
  •   1.3 求和层
  •   1.4 输出层
  • 2 模型的验证
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 汤伦发

    关键词: 电力负荷,预测,智能算法,水泥企业

    来源: 广东化工 2019年11期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 无机化工

    单位: 安徽海螺水泥股份有限公司

    分类号: TQ172.8

    页码: 102-103

    总页数: 2

    文件大小: 379K

    下载量: 57

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