基于NARX神经网络的电力负荷中期预测

论文摘要

针对传统BP模型在电力负荷预测中适应性问题,本文构建了基于动态反馈性NARX神经网络的电力负荷中期预测模型,模型结构带有外部输入的非线性自回归网络,输入向量选取在以往单一社会总用电量基础上,对其进一步细分五类用电量。输出向量为未来一月区域的社会总用电量。采用清远市城区用电量历史实测数据对模型进行训练及测试,结果表明:基于NARX神经网络的电力负荷中期预测模型模拟精度较高、应用性能较好;另外,NARX模型与传统BP模型性能对比分析显示,NARX模型因具有动态反馈性质,对时间系列电力负荷中期预测适应性明显更优。

论文目录

• 0 引言
• 1 NARX神经网络
•   1.1 网络原理及模型结构
•   1.2 模型性能评价指标
• 2 模拟实验
•   2.1 数据样本
•   2.2 构建NARX神经网络电力负荷预测模型
•   2.2 实验结果分析
• 3 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李志新,赖志琴

关键词: 反馈,神经网络,电力负荷,预测

来源: 贵州农机化 2019年01期

年度: 2019

分类: 农业科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 贵州理工学院土木工程学院

基金: 贵州省科学技术基金计划(黔科合基础[2016]1062),国家自然科学基金(项目批准号51508121)

分类号: TM715

页码: 26-31

总页数: 6

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