科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
基于地铁供电系统短期负荷预测是电力系统短期负荷预测精细化研究的需要,本文对地铁供电系统短期负荷预测系统进行了设计。系统由负荷统计模块、负荷数据调用模块、负荷预测模块、预测误差统计模块、图形输出模块和数据输出模块等6个模块组成,在负荷预测模块中构造了基于脉冲神经网络的地铁供电系统短期负荷预测模型,用该预测模型对地铁供电系统短期负荷进行预测,并将预测结果与传统BP-NN预测模型进行对比。结果表明,脉冲神经网络预测模型的平均预测误差降低了2%以上,比BP-NN预测模型的平均预测误差明显降低,表明脉冲神经网络预测模型的预测精度明显优于BP-NN预测模型,从而验证了地铁供电系统短期负荷预测系统采用脉冲神经网络预测模型的可行性;并且脉冲神经网络预测模型具有较好的预测稳定性,1周的预测精度稳定在7.01%7.80%区间内。该模型取得较为满意的预测精度,为地铁供电系统短期负荷预测系统的实际应用提供了理论依据。
- 出版日期2017
- 单位青岛大学
