基于神經網絡的電力系統(tǒng)短期負荷預測研究
所屬分類：技術論文
上傳者：serena
標簽： 神經網絡 電力系統(tǒng) RAN網
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文檔介紹： 本文應用目前較為流行的神經網絡方法對電力系統(tǒng)短期負荷進行預報，主要進行了以下工作： 1．了解電力系統(tǒng)短期負荷預報的現(xiàn)狀，總結國內外的研究方法。 2．深入學習神經網絡及其相關知識，設計出用共軛梯度算法改進的BP網絡，并將它應用于負荷預報中，收到了很好的效果。相比普通的BP網絡，不但預報精度大大提高，而且學習時間也縮短許多。 3．學習小波理論，嘗試將小波分析與神經網絡相結合，設計出一種小波神經網絡，并將其用于負荷預報，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經網絡，即RAN網。它是一種能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的復雜程度而自動添加或刪除其隱層神經元的神經網絡，嘗試將其用于負荷預報，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進行了比較。
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