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神经网络在电力负荷预测中的应用研究 杜 莉张建军 北京工业职业技术学院信息工程系，北京1 0 0 0 4 2 摘要：研究电力负荷预测问题，针对精确测量电力负荷，由于影响电力负荷因素之间存在着菲线性，因素之间存在冗余信息， 传统的数学模型在电力负荷预测中精度较低，为了有效提高电力负荷的预测精度，提出了一种主成分分析( P C A ) 和B P 神 经网络相结合的电力负荷预测方法。利用P C A 对电力负荷的影响因素进行特征提取，以B P 神经网络对经过P C A 处理得 到的新的变量进行训练建模， 采用P C A - B P 神经网络模型对河南某地区的电力负荷进行了仿真。 结果表明， 相对于参比模 型， 可有效地消除因素间的冗余信息， 降低了B P 神经网络的输入维数， 简化了网络的结构， 加快了学习速度， 显著提高了电 力负荷预测精度，证明提出的预测模型在电力负荷预测中是有效。 主成分分析； 神经网络； 电力负荷预测 T M 7 4 3B 1 0 0 6 - 9 3 4 8 ( 2 0 1 1 ) 1 0 - 0 2 9 7 - 0 4 R e s e a r c h o n P o w e r L o a d F o r e c a s t i n g B a s e o n N e u r a l n e t w o r k D U L i H A N G J i a n - j u n 2 0 1 0 - 1 1 - 0 1 一298 29 9 1 朱继萍，戴君. 中长期电力负荷预测相关影响因素优化选择 J . 计算机仿真，2 0 0 8 ，2 5 ( 5 ) ：2 2 6 - 2 2 9 . 2 周文，等. 电力负荷建模问题研究综述 J . 现代电力，1 9 9 9 ， 1 6 ( 2 ) : 8 3 - 8 9 . 3 师彪，等. 基于改进粒子群一径向基神经网络模型的短期电力 负荷预测 J . 电网技术，2 0 0 9 ，3 3 ( 7 ) ：1 8 0 - 1 8 4 . 4 李云飞，黄彦全，蒋功连. 基于P C A - S V M 的电力系统短期负 荷预测 J . 电力系统及其自动化学报，2 0 0 7 ，1 9 ( 5 ) : 6 6 - 7 0 . 5 王志勇. 数据挖掘方法在短期负荷预测中的应用研究 D . 浙 江大学, 2 0 0 7 - 9 . 6 张妍，尚金城，于相毅. 主成分- 聚类复合模型在水环境管理 中的应用- 以松花江吉林段为例 J . 水科学进展， 2 0 0 5 ， 1 6 ( 4 ) ：5 9 2 - 5 9 5 . 7 李翔， 等. 克隆选择粒子群优化B P 神经网络电力需求预测 J . 湖南大学学报（自然科学版），2 0 0 8 , 3 5 ( 6 ) ：4 1 - 5 2 . 杜莉（1 9 7 5 - ）， 女（汉族）， 河北深州人， 讲师，
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