電網長期負荷快速預測

摘要：電力負荷的精確、快速預測,對安排年度電力生產工作和優化電網調度有著重要的經濟和社會意義。在標準反向傳播(BP)神經網絡的基礎上,提出一種結合主成分分析(PCA)和改進的BP神經網絡的方法來對電網中長期的負荷進行預測。利用PCA有效地降低數據樣本的維度,消除數據的冗余和線性信息,保留主要成分作為模型的輸入數據,在標準BP網絡的反向傳播環節中引入動量項和陡度因子,有效解決了網絡收斂速度慢和容易陷入局部最小值的問題。將此方法應用于濟源市的中長期電力負荷預測,實驗表明:基于PCA與改進的BP神經網絡相結合的方法比標準BP網絡具有更高的計算效率和預測精度。