发明公开
- 专利标题： 一种基于BP神经网络的多元电网负荷预测方法
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申请号： CN201811378838.9申请日： 2018-11-19
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公开(公告)号： CN109376950A公开(公告)日： 2019-02-22
- 发明人: 吴子豪 , 王若谷 , 程松 , 张燕平 , 王永庆 , 师鹏 , 尚渭萍 , 朱超 , 李明 , 梁苗 , 朱丹玥 , 朱明辉 , 田刚旗 , 白欢 , 王军娥 , 唐露甜 , 李高阳 , 王岳彪 , 李广 , 王辰曦
- 申请人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 西安电子科技大学 , 陕西尚品信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 陕西省西安市碑林区友谊东路308号
- 专利权人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院,西安电子科技大学,陕西尚品信息科技有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 国网陕西省电力公司电力科学研究院,西安电子科技大学,陕西尚品信息科技有限公司,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 陕西省西安市碑林区友谊东路308号
- 代理机构： 西安通大专利代理有限责任公司
- 代理商 徐文权
- 主分类号： G06Q10/04
- IPC分类号： G06Q10/04 ; G06Q50/06 ; G06N3/04
摘要：
本发明公开了一种基于BP神经网络的多元电网负荷预测方法，包括：从多元电网历史数据库中调用数据，建立BP神经网络样本输入变量数据数组；确定BP神经网络模型中隐含层神经元个数；计算BP神经网络模型中输出层的输出；计算BP神经网络样本训练的单个样本输出误差及所有样本输出总误差；判断样本训练结束条件；利用训练后的模型输出预测的负荷值。本发明的方法基于BP神经网络模型，具有较好的泛化性和收敛性，可更精确的满足实际预测要求。
