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基于不同参数Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

原文由跳转后的合作网站提供更新时间：2021-06-08 04:58:08

基于不同参数Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

作者：

Hao Shuotao 郝硕涛 Xia Fei 夏飞 Peng Daogang 彭道刚

Elman神经网络

隐含层节点数

转换函数

预测精度

负荷预测

电力系统

摘要：

精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到了十分重要的作用.为了提高电力负荷预测精度,本文采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用不同的转换函数和隐含层节点数进行网络训练,对某市电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明不同的转换函数和隐含层节点数的Elman神经网络对电力负荷预测精度有不同的影响.

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会议名称	2015年全国智能电网用户端能源管理学术年会	会议地点	上海
作者	Hao Shuotao 郝硕涛 Xia Fei 夏飞 Peng Daogang 彭道刚
会议召开年	2015	会议文集	2015年全国智能电网用户端能源管理学术年会论文集
页码	186-189	总页数	4
原文格式	PDF	正文语种

召开年	2015	召开地	上海
出版时间	2015-07-26
会议文集	2015年全国智能电网用户端能源管理学术年会论文集