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基于主从神经网络的短期电力负荷预测研究
被引量：
1
1
作者
陈展
张利民
+3 位作者
赵海成
张晓华
沈勇
阮亮
《陕西电力》
2014年第7期57-60,共4页
传统的BP神经网络在对负荷样本进行训练时容易陷入局部最小点,致使算法不收敛,网络训练失败。主从神经网络基于Hopfield神经网络的良好动态特性,2个Hopfield主网络和1个BP从网络构成,可以有效改善BP神经网络训练时易陷入局部最小的问题...
传统的BP神经网络在对负荷样本进行训练时容易陷入局部最小点,致使算法不收敛,网络训练失败。主从神经网络基于Hopfield神经网络的良好动态特性,2个Hopfield主网络和1个BP从网络构成,可以有效改善BP神经网络训练时易陷入局部最小的问题。由此,提出了一种基于主从神经网络的短期电力负荷预测方法,用主从神经网络对短期负荷样本进行训练。通过对某地实际负荷的训练并与实际符合对比验证,表明该方法具有更快的收敛速度、更小的训练误差和很好的预测效果,可进一步提高短期负荷预测效率。
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关键词
短期负荷预测
BP神经网络
HOPFIELD神经网络
主从神经网络
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题名
基于主从神经网络的短期电力负荷预测研究
被引量：
1
1
作者
陈展
张利民
赵海成
张晓华
沈勇
阮亮
机构
广东电网
公司
佛山
供电局
国网河北省电力公司保定供电局
山西耀光煤电有限责任
公司
华北
电力
大学
出处
《陕西电力》
2014年第7期57-60,共4页
基金
国家自然科学基金项目资助(70901025)
文摘
传统的BP神经网络在对负荷样本进行训练时容易陷入局部最小点,致使算法不收敛,网络训练失败。主从神经网络基于Hopfield神经网络的良好动态特性,2个Hopfield主网络和1个BP从网络构成,可以有效改善BP神经网络训练时易陷入局部最小的问题。由此,提出了一种基于主从神经网络的短期电力负荷预测方法,用主从神经网络对短期负荷样本进行训练。通过对某地实际负荷的训练并与实际符合对比验证,表明该方法具有更快的收敛速度、更小的训练误差和很好的预测效果,可进一步提高短期负荷预测效率。
关键词
短期负荷预测
BP神经网络
HOPFIELD神经网络
主从神经网络
Keywords
prediction of short-term power load
BP neural network
Hopfield neural network
master slave neural network
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主从神经网络的短期电力负荷预测研究
陈展
张利民
赵海成
张晓华
沈勇
阮亮
《陕西电力》
2014
1
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