基于网格化技术和BP神经网络的空间负荷预测方法

作者:焦明曦;王徭;赵晓宁;穆冠男;张婕;肖白 刊名: 上传者:王荣荣

【摘要】本发明是基于网格化技术和BP神经网络的空间负荷预测方法,其特点是包括以下步骤:建立电力地理信息系统;根据待预测区域内各10kV馈线供电范围生成I类元胞,对各元胞的历史负荷值、用地信息进行数据整合;依据各I类元胞负荷值、用地信息和负荷密度均衡系数求取各分类负荷密度;以等大小网格生成II类元胞,利用已求取的历年分类负荷密度指标乘以各II类元胞内各种用地类型的面积,再乘以相应的负荷密度均衡系数,得到各II类元胞的历年最大负荷值;利用BP神经网络的优势,根据所确定的训练样本和测试样本对BP神经网络进行训练,得到目标年的各II类元胞负荷预测值。

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