基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法
Short-term power load forecasting algorithm based on maximum deviation similarity criterion BP neural network
1. 广东工业大学 自动化学院, 广州 510006
2. 电子科技大学中山学院, 广东 中山 528402
摘要
针对企业电力负荷随机性强、稳定性低、预测精度不理想等问题，提出了一种基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法。首先对最大偏差相似性准则算法进行修改，并提出使用预测日的负荷特征向量与最大偏差相似性准则算法聚类之后的类中心负荷特征的距离来确定预测日的相似日类别；然后将聚类后的相似日类别负荷数据作为BP网络的训练数据，输出预测日起始的连续三天96整点负荷值。实验表明，该方法提出的短期电力负荷预测方法在精度和网络训练时间上都有较大的提升，具有较高的有效性和实用性。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61074147)
广东省自然科学基金资助项目(S2011010005059)
广东省教育部产学研结合项目(2012B091000171,2011B090400460)
广东省科技计划资助项目(2012B050600028,2014B010118004,2016A050502060)
广州市花都区科技计划资助项目(HD14ZD001)
广州市科技计划资助项目(201604016055)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0293
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3269-3273
文章编号: 1001-3695(2019)11-015-3269-05
发布历史
[2019-11-05] 印刷出版
引用本文
罗育辉, 蔡延光, 戚远航, 等. 基于最大偏差相似性准则的BP神经网络短期电力负荷预测算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (11): 3269-3273. (Luo Yuhui, Cai Yanguang, Qi Yuanhang, et al. Short-term power load forecasting algorithm based on maximum deviation similarity criterion BP neural network [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (11): 3269-3273. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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