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基于PSO-BP模型的停限产情况下的电量预测方法

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摘要

本发明公开了属于电量预测技术领域的一种基于PSO‑BP模型的停限产政策下的电量预测方法。该方法首先对输入数据进行分析处理；然后，将历史用电量影响因素作为自变量，将历史用电量作为因变量进行样本训练，使用PSO算法优化BP神经网络的权值和阈值，计算不同参数的预测精度，得到预测精度高的BP模型的权值和阈值；最后对BP神经网络模型预测，将粒子群算法优化后的参数以及预测样本输入预测模型，得到预测值。本发明利用PSO优化BP神经网络算法，考虑空气质量指数、气象因素和主要停限产产品产量因素对用电量的影响，对用电量的特征向量进行学习训练，经实验验证预测效果较理想，针对停限产政策影响下的地区用电量预测提供了一种新思路。

著录项

公开/公告号CN109146121A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-04

原文格式PDF
申请/专利权人华北电力大学;
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申请/专利号CN201810661629.9
发明设计人牛东晓;康辉;戴舒羽;浦迪;
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申请日2018-06-25
分类号
代理机构北京众合诚成知识产权代理有限公司;
代理人朱琨
地址 102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号
入库时间 2024-02-19 08:16:02

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-01-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20180625

实质审查的生效
2019-01-04

公开

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