Korrekt prognostisering av effektbelastningen har varit en av de viktiga frågorna inom elindustrin. Nyligen, tillsammans med privatiseringen och avregleringen, drar noggrann prognostisering av kraftbelastningen mer och mer uppmärksamhet. Det finns många svårigheter i tillämpningen av BP neurala nätverk som är ett mycket användbart verktyg för prognosen, såsom definitionen för nätverksstruktur och den lokala lösningen som är lätt att falla i. För att lösa dessa problem, den back-förökning (BP) neurala nätverket kortsiktig belastning prognos metod baserad på förbättrad variabel inlärningshastighet tillbaka förökning (IVL-BP) presenteras i detta dokument. Även om införandet av två tröskelparametrar för mängden av den genomsnittliga kvadraten öka och minska, inlärningsalgoritmen är känslig för felet och konvergenshastigheten. Använd sedan genetisk algoritm för att träna nätverksparametrar tills felet tenderat till något stabilt värde. Därefter genomföra BP algoritm med optimerade vikter för att uppnå kortsiktiga belastningsprognoser. De experimentella resultaten har visat att lastprognossystemet baserat på denna metod har högre noggrannhet och i realtid.
Referens Ref föreslog en kortsiktig belastningsprognosmetod baserad på förbättrad variabel inlärningshastighet tillbakautbredning (BP) neurala nätverk, och experimentresultaten visar att metoden har hög noggrannhet och prestanda i realtid.
Short-term power load forecasting based on IVL-BP neural network technology
{'venue': None, 'journal': 'Systems Engineering Procedia', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}