基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究

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Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｒｅｃｉｓｉｏｎｏｆｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｏｆｐｏｗｅｒｌｏａｄ，ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａＥｌｍａｎａｒ－
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神经网络的电力负荷预测方法，采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练，对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真，仿真结果表明，Ｅｌｍａｎ神经网络对电力负荷进行预测具
有收敛速度快，预测精度高的优点。
２０１３年第１期
工ｌｍａｎ神经网络的电力负荷预测模型研究
石黄霞，何颖，董晓红
（新疆工程学院电气与信息工程系，乌鲁木齐８３００９１）摘要：为提高电力负荷预测精度，文章采用Ｅｌｍａｎ神经网络建立模型，提出了一种基于Ｅｌｍａｎ
关键词：Ｅｌｍａｎ神经网络；预测模型；电力负荷；仿真
中图分类号：ＴＭ７１５文献标志码：Ａ文章编号：１０００— ０６８２（２０１３）０１ —００８５—０３
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｆｐｏｗｅｒｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＥｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
ＳＨＩＨｕａｎｇｘｉａ，ＨＥｒｉｎｇ，ＤＯＮＧＸｉａｏｈｏｎｇ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＸｉｎｊｉａｎｇＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＣｏｌｌｅｇｅ，Ｗｕｌｕｍｕｑｉ８３００９１，Ｃｈｉｎａ）
ｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｅａｔｕｒｅｓｑｕｉｃｋｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｓｐｅｅｄａｎｄｈｉｇｈｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｅｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌ；ｐｏｗｅｒｌｏａｄ；ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ
０引言
电力系统由电力网、电力用户共同组成。其任务是给广大用户不问断地提供经济、可靠、符合质量标准的电能，满足各类负荷的需求，为社会发展提供动力。由于电力的生产与使用具有特殊性，即电能难以大量的储存，而且各类用户对电力的需求是时刻变化的，这就要求系统发电出力应随时紧跟系统负荷的变化动态平衡，即系统要最大限度的发挥出
数学表达式加以描述，具有计算量小、速度快的优
点，但同时也存在很多的缺陷和局限性，比如不具备
自学习、自适应能力，预测系统的鲁棒性没有保障等。特别是随着我国经济的发展，电力系统的结构日趋复杂，电力负荷变化的非线性、时变性和不确定