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  • 简介:摘要 : 对电力的需求是人们日常生活的主要生活需求之一 。在整体电力企业的管理当中,对电网进行有效的管理是中小企业主要运营的重要问题之一。从具体的应用而言,整体电网的运营与管理工作具有的较为丰富的多样性。其中对电力负荷进行有效的预测是整体电网运营工作中的重点工程之一。有效的电力负荷预测工作,能够使相关技术人员对整体电网的运行有效的调整,进而使 整体电网管理拥有更加优质的管理效果。并使整体电力企业的经济效益进一步以能源管理的方式得以提升。文章 对人工神经网络在整体电力负荷预测中的重要作用进行相应的分析,并解释其具体的应用过程,希望能够为电力管理工作提供有效的现实 性参考。

  • 标签: 人工神经网络 电力负荷预测 电网管理
  • 简介:摘要:在供电公司负荷预测中,企业用户的电力需求预测精确度对整个地区的负荷预测至关重要,能使负荷预测更加细化、精确化,从而利于电能供给平衡。然而近年来,人工智能方法用于用电需求的预测上,仍存在网络参数容易陷入局部最优的问题。基于此,以璧山城区646户高压企业客户,连续23个月的用电量为数据源,对其进行数据挖掘、聚类分析、预测,根据不同企业用电习惯及特点,挖掘数据特征向量,基于RBF人工神经网络建企业日用电量的预测模型,并与BP神经网络企业日用电量预测模型进行对比测试,基于RBF神经网络算法的企业日用电量模型精确度高达90%。

  • 标签: 企业日用电量 RBF人工神经网络 聚类分析 精确度