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本发明公开了一种电力系统负荷预测方法及装置,通过获取电力系统历史负荷数据;利用小波变换对历史负荷数据进行分解并单支重构,得到不同频率负荷的小波分解数据;建立BP神经网络模型;利用BP神经网络模型对小波分解数据进行训练,并利用带有精英保留策略的纵横交叉算法对网络参数进行优化,确定最优网络参数;采用优化后的BP神经网络,对小波分解数据中单支重构所得的负荷分量进行预测;将各负荷分量的预测值进行叠加,确定实际预测结果。本发明基于小波变换和纵横交叉算法优化神经网络的负荷预测模型,使用纵横交叉算法优化神经网络参数,克服了BP神经网络易陷入局部最优和泛化能不足的缺点,有效提高含大量冲击负荷地区的预测精度。
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