考虑气象因子的区域电网梅雨期负荷预测
综合考虑气象因子对梅雨期负荷进行精确预测,能够为区域电网发电控制、 调度安全和经济运行提供日前决策建议.分别构建了基于BP及Elman神经网络的短期负荷模型,引入基础和综合气象因子进行对比研究,发现梅雨期负荷与温度的相关性最强.依据历史气象及负荷数据,训练负荷预测模型,并考虑年度负荷增长趋势对负荷预测结果进行适当修正.结果表明,Elman神经网络在考虑基础或综合气象因子的情况下,对梅雨期日负荷及电量均具有良好的预测特性.
气象因子、负荷预测、BP神经网络、Elman神经网络、相关性、误差分析
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2020-03-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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