[发明专利]基于BP神经网络的电网供电可靠性预测方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的电网供电可靠性预测方法。本发明利用BP神经网络进行建模预测，以电网供应能力和电网面临的自然灾害等因素作为模型的输入变量，以影响供电可靠性的电网故障停电时间作为模型的输出量，训练并建立电网可靠性预测模型；并在此基础上使用主成分分析对输入样本进行降维处理，简化了人工神经网络的输入结构，提高了网络的学习速率及精度。

主权项

基于BP神经网络的电网供电可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、分析并选取电网供电可靠性的影响因素；步骤B、根据所选取的影响因素的历史数据生成输入向量，以所对应的平均故障停电时间的历史数据作为输出，得到训练样本；步骤C、利用所述训练样本对BP神经网络进行训练，得到训练后的BP神经网络；所述神经网络的输入层节点数为所述输入向量的特征维数，输出层节点数为1；步骤D、根据所选取的影响因素的待预测时刻的实际数据生成测试输入向量，并将测试输入向量输入训练后的BP神经网络，其输出即为待预测时刻的平均故障停电时间的预测值。