基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測.doc
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基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測1.9萬字43頁 原創(chuàng)作品通過查重系統(tǒng) 摘要超短期負(fù)荷預(yù)測是對未來的1h以內(nèi)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)眾多部門重要的工作任務(wù)之一,其預(yù)測的準(zhǔn)確度的高低直接對電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)、可靠產(chǎn)生影響。隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,研究者必須推進(jìn)超短期負(fù)荷預(yù)測的質(zhì)量不斷地提高。超短...
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測
1.9萬字 43頁 原創(chuàng)作品通過查重系統(tǒng)
摘 要
超短期負(fù)荷預(yù)測是對未來的1h以內(nèi)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)眾多部門重要的工作任務(wù)之一,其預(yù)測的準(zhǔn)確度的高低直接對電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)、可靠產(chǎn)生影響。隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,研究者必須推進(jìn)超短期負(fù)荷預(yù)測的質(zhì)量不斷地提高。超短期負(fù)荷預(yù)測由于其時(shí)間很短,所以一般可以忽略氣象因素的影響,主要探究負(fù)荷內(nèi)在變化規(guī)律。超短期負(fù)荷預(yù)測周期很短,所以要求預(yù)測方法的計(jì)算速度快。
本文主要是介紹BP算法在超短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用。以過去電力系統(tǒng)中的負(fù)荷預(yù)測方法為根據(jù),本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論方法進(jìn)行了詳細(xì)的研究。通過對超短期負(fù)荷預(yù)測歷史數(shù)據(jù)的分析,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后對負(fù)荷輸入值進(jìn)行歸一化處理,使程序運(yùn)行花費(fèi)的時(shí)間較短。最后通過實(shí)例仿真,結(jié)果表明:在本模型中,BP學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生的誤差范圍很小。本文是以某地區(qū)某段時(shí)間段內(nèi)大量負(fù)荷值為基礎(chǔ),運(yùn)用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測模型,可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測模型有良好的預(yù)測精度,能夠應(yīng)用于電力系統(tǒng)進(jìn)行超短期負(fù)荷預(yù)測。
關(guān)鍵詞:超短期負(fù)荷預(yù)測;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP算法;MATLAB;電力系統(tǒng)
1.9萬字 43頁 原創(chuàng)作品通過查重系統(tǒng)
摘 要
超短期負(fù)荷預(yù)測是對未來的1h以內(nèi)的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。電力系統(tǒng)超短期負(fù)荷預(yù)測是電力系統(tǒng)眾多部門重要的工作任務(wù)之一,其預(yù)測的準(zhǔn)確度的高低直接對電力系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)、可靠產(chǎn)生影響。隨著電力系統(tǒng)的不斷發(fā)展,研究者必須推進(jìn)超短期負(fù)荷預(yù)測的質(zhì)量不斷地提高。超短期負(fù)荷預(yù)測由于其時(shí)間很短,所以一般可以忽略氣象因素的影響,主要探究負(fù)荷內(nèi)在變化規(guī)律。超短期負(fù)荷預(yù)測周期很短,所以要求預(yù)測方法的計(jì)算速度快。
本文主要是介紹BP算法在超短期負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用。以過去電力系統(tǒng)中的負(fù)荷預(yù)測方法為根據(jù),本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論方法進(jìn)行了詳細(xì)的研究。通過對超短期負(fù)荷預(yù)測歷史數(shù)據(jù)的分析,建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。然后對負(fù)荷輸入值進(jìn)行歸一化處理,使程序運(yùn)行花費(fèi)的時(shí)間較短。最后通過實(shí)例仿真,結(jié)果表明:在本模型中,BP學(xué)習(xí)算法產(chǎn)生的誤差范圍很小。本文是以某地區(qū)某段時(shí)間段內(nèi)大量負(fù)荷值為基礎(chǔ),運(yùn)用基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測模型,可以看出,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超短期負(fù)荷預(yù)測模型有良好的預(yù)測精度,能夠應(yīng)用于電力系統(tǒng)進(jìn)行超短期負(fù)荷預(yù)測。
關(guān)鍵詞:超短期負(fù)荷預(yù)測;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);BP算法;MATLAB;電力系統(tǒng)
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