[发明专利]基于BP神经网络的电力系统负荷预测方法无效
| 申请号： | 201310273370.8 | 申请日： | 2013-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN103295081A | 公开（公告）日： | 2013-09-11 |
| 发明（设计）人： | 杨明莉;刘三明;王致杰;张卫;丁国栋;李义新;高叶军 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海翼胜专利商标事务所(普通合伙) 31218 | 代理人： | 翟羽;曾人泉 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 一种基于BP神经网络的电力系统负荷预测方法，包括以下步骤：（1）根据指定电力负荷预测确定输入输出向量；（2）根据输入输出向量构造BP神经网络模型；（3）对BP神经网络进行网络训练；（4）输入测试样本对训练后的BP神经网络进行网络测试，判断输出的预测值与实际值之间的误差是否小于设定阈值，若是则执行步骤（5）；（5）根据所述预测值获取实际需要的负荷预测。通过BP神经网络模型的自动学习，将预测因素间的内在联系通过BP神经网络的权值分布实现隐性表达，对电力系统负荷预测的准确性高，可以有效保证电力系统的安全稳定运行和经济性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 电力系统 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的电力系统负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）根据指定电力负荷预测确定输入输出向量；（2）根据输入输出向量构造BP神经网络模型；（3）对BP神经网络进行网络训练；（4）输入测试样本对训练后的BP神经网络进行网络测试，判断输出的预测值与实际值之间的误差是否小于设定阈值，若是则执行步骤（5）；（5）根据所述预测值获取实际需要的负荷预测。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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