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基于BP神经网络实现钢铁厂电力系统负荷预测

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针对钢铁厂用电负荷复杂多变的特性,为使电力调度人员更好掌握未来厂区电力负荷变化情况,采用MATLAB中的BP神经网络建立以时间序列为模型的方法实现电力负荷预测.文中介绍了BP神经网络结构、算法、时间序列预测方法、MATLAB与数据库连接方式以及目标数据训练预测等内容.工程应用表明BP神经网络可以利用时间序列精确实现钢厂用电负荷的预测,为钢厂电力调度人员掌握未来一段时间内的电力负荷变化提供了数据支持,对企业具有一定的使用价值.

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来源
《全国冶金自动化信息网2015年会》|2015年|370-372|共3页
会议地点吉林通化
作者
谭忠良;
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作者单位

全国冶金自动化信息网;

《冶金自动化》杂志社;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类钢铁企业;
关键词
钢铁厂; 电力系统; 负荷预测; BP神经网络;

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