首页> 中国专利> 一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法

一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

本发明涉及一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法。包括如下步骤：采集电力系统参数，获得数据样本，获得本方法隐含层数，对神经网络的输入参数应进行归一化处理，获得激励函数可调的BP神经网络学习算法，得到预测结果。供电单位能够对于电力负荷进行准确预测，尤其是超短期、短期预测，可以改善负载对电力系统的影响，对电场制定更加合理的发电计划，减少成本以及风电场参与发电竞争都具有重要作用。本方法在电力负荷的预测精度和预测方法的收敛速度等方面都有了提高，该方法具有重要的现实意义和应用前景。

著录项

公开/公告号CN107704967A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-02-16

原文格式PDF
申请/专利权人吉林省电力科学研究院有限公司;国网吉林省电力有限公司电力科学研究院;国网吉林省电力有限公司;国网吉林节能服务有限公司;国家电网公司;
展开▼

申请/专利号CN201710964598.X
发明设计人田春光;高长征;唐伟宁;王鼎;都明亮;吕项羽;毕正军;周宏伟;李德鑫;李成钢;崔希生;张硕;刘立明;崔怀宇;林海源;姚志忠;王长胜;高晓峰;
展开▼

申请日2017-10-17
分类号G06Q10/04(20120101);G06Q50/06(20120101);G06N3/04(20060101);
代理机构22206 长春市吉利专利事务所;
代理人李晓莉
地址 130021 吉林省长春市朝阳区人民大街4433号
入库时间 2023-06-19 04:31:42

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-03-16

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 申请日:20171017

实质审查的生效
2018-02-16

公开

公开

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 一种基于改进模糊神经网络的短期电力负荷预测方法 [P] . 中国专利： CN107704967A . 2018-02-16
2. 一种基于降维和改进神经网络的短期电力负荷预测方法 [P] . 中国专利： CN111950696A . 2020-11-17
3. TIME SERIES AND FUZZY BASED SHORT TERM ELCTRONIC LOAD FORECASTING APPARATUS AND MOTHOD FOR SMART GRID [P] . 韩国专利： KR20130034891A . 2013-04-08

机译：基于时间序列和模糊的短期电力负荷预测装置及智能电网的方法
4. TIME SERIES AND FUZZY BASED SHORT TERM ELCTRONIC LOAD FORECASTING APPARATUS AND MOTHOD FOR SMART GRID [P] . 韩国专利： KR101307724B1 . 2013-09-26

机译：基于时间序列和模糊的短期电力负荷预测装置及智能电网的方法
5. METHOD FOR SHORT TERM ELECTRIC LOAD PREDICTION SYSTEM WITH THE GENETIC ALGORITHM AND THE FUZZY SYSTEM [P] . 韩国专利： KR20090073937A . 2009-07-03

机译：基于遗传算法和模糊系统的短期电力负荷预测方法。