基于人工神经网络的短期电力负荷在线预测研究

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本文对基于人工神经网络的短期电力负荷在线预测进行了研究。文章在面向对象的编程思想的指导下，开发了包括神经元类、神经网络类、农历日期类的类库。在神经网络的实现上，可以生成任意复杂的多层前馈网络预测模型。用曲阳县2003年的历史负荷预测数据对这些模型进行训练，并进行了测试验证。针对当前电力紧张的情况，通过对曲阳县2003年和2004年的供电及限电情况的分析比较，阐述了进行电力需求侧管理的内容和意义。

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作者
刘庆亮;
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作者单位

华北电力大学;

华北电力大学(保定);

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授予单位华北电力大学;华北电力大学(保定);
学科计算机应用技术
授予学位硕士
导师姓名王保义;
年度 2005
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类电力系统规划;人工神经网络与计算;
关键词
电力输送; 负荷预测; 人工神经网络;

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