安徽农业科学

2009, v.37(30) 14892-14893+14922

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测
Rural Short-term Load Forecasting of Power System Based on Improved Neural Network

张师玲;李正明;周新云;孙俊;张兵;

摘要(Abstract):

为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能,实现准确与快速预测农村电力系统短期负荷的目的,采用基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法来改进传统的BP算法,并构造电力系统负荷预测模型。结果表明,基于L-M算法的神经网络预测模型具有较高的预测精度,在农村电力系统短期负荷预测方面具有较高的使用价值。

关键词(KeyWords): BP神经网络;L-M算法;电力系统短期负荷

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 江苏省教育厅资助项目(JHZD06-42);; 江苏省常州市青年科技人才培养计划(CQ2008009)

作者(Author): 张师玲;李正明;周新云;孙俊;张兵;

Email:

DOI:

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享