云卿
- 作品数：3 被引量：23H指数：2
- 供职机构：呼和浩特供电局更多>>
- 相关领域：电子电信社会学电气工程更多>>
- 电力大数据下的短期电力负荷预测被引量：21
- 2019年
- 电力产业是国民工业系统中重要的产业。在电网运行管理中,对于负荷预测具有非常重要的作用。更加准确的电力负荷预测可以为电网的安全稳定运行、实时进行电网负荷的调度提供了重要依据。特别是在经济方面,精确的电力负荷预测可以优化发、用电电网调度计划,合理调度和分配资源,从而起到使社会效益、经济效益最大化的作用。然而随着中国经济的飞速发展,对电力的需求不断增长,电力负荷本身受诸多因素以及政策影响比如日期、天气、气候、市场等其他因素,这些因素更大大加大了准确进行电力负荷预测的困难性。一直以来,人们一直都致力于提高电力负荷预测的准确性,人工神经网络算法具有泛化、学习能力强等优点,现在该算法已在电力负荷预测领域中得到了广泛应用,并且取得了良好的效果。近年来,人工神经网络领域取得重大突破,涌现出一个新的深度学习研究领域。文章就是基于最新发展的人工神经网络算法,结合实际地区电网数据研究了短期电力负荷预测的相关问题。
- 李重春祝安琪王烁罡刘宇丽周定均刘昌新云卿
- 关键词：大数据人工神经网络负荷预测
- 呼和浩特地区电网基于大数据的BP神经网络短期负荷预测被引量：2
- 2020年
- 针对短期负荷预测精度不够,达到提高系统充裕性评估准确度的目的,本文以呼和浩特市(呼市)地区电网为例,研究了基于大数据的反向传播神经网络(BP神经网络)负荷的短期预测方法。首先,研究了呼市地区电力负荷特性,发现呼市电力负荷变化与温度、节假日等因素相关性;然后,考虑到多重因素对呼市地区负荷变化的影响,以BP神经网络方法为基础,利用大数据主元处理法建立短期电网负荷的预测模型;最后,以呼市地区历史负荷数据为例,通过与传统BP神经网络预测相对比,结果表明基于大数据的BP神经网络短期负荷预测方法的学习时间短、收敛性好、精度高,降低了负荷预测误差,弥补了传统BP神经网络算法的缺点,满足呼和浩特供电局对负荷预测精度要求,提高了系统充裕性评估准确度。
- 姜海洋周芮冰王烁罡周定均刘昌新云卿
- 关键词：神经网络法负荷特性大数据主元分析法短期负荷预测
