基于Elman神经网络模型的短期电力负荷预测模型

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在国家经济发展的过程中,电力行业是不可或缺的支柱,并且与国家的安全稳定、人民的安居乐业息息相关。为了提高电力负荷预测系统的预测精度,这次研究结合电力系统的动态特性,将动态型Elman神经网络算法应用于短期电力负荷预测模型的研究,从激励函数、学习规则两个角度进行了算法优化,并与目前研究较多的BP神经网络算法进行了MATLAB仿真实验对比。研究结果显示,在短期电力负荷的预测上,BP神经网络和优化后的Elman神经网络平均预测精度分别是97.75%和98.74%,优化后的Elman神经网络模型预测效果明显更优。Elman神经网络算法的优化思路,可以为电力负荷预测系统的研究提供一些参考和数据支撑,并能在实际应用中为提高电力负荷预测精度提供一些帮助。

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来源
《电子设计工程》 |2022年第1期|121-126|共6页
作者
包满;
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作者单位

四川大学华西医院;

四川成都610041;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类网络分析、电力系统分析;
关键词
神经网络; Elman模型; 电力负荷; 短期负荷;

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