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1、第34卷第3期华北电力大学学报Vol134,No132007年5月JournalofNorthChinaElectricPowerUniversityMay,2007基于改进BP神经网络的全社会用电量预测模型研究12111谭显东,胡兆光,李存斌,丁伟,刘达(11华北电力大学工商管理学院,北京102206;21国网北京经济技术研究院,北京100761)摘要:采用引入附加动量和自适应学习率的BP(BackPropagation)神经网络来构建全社会用电量预测模型,此模型有效地解决了标准BP神经网络容易陷入局部极小点和收敛速度慢的问题,并且能够很
2、好地解决全社会用电量与其影响因素之间复杂的非线性关系。利用MATLAB7.0对该模型进行了设计,并用设计好的模型对1986～2005年的全社会用电量及GDP数据进行了仿真,仿真结果表明该模型收敛速度快、拟合效果好、泛化能力强、预测精度高。运用该模型对2006年全社会用电量进行了预测,预测结果表明该模型具有一定的实用价值。关键词:BP神经网络;全社会用电量;预测;动量项;自适应学习速率中图分类号:TM714;TP18文献标识码:A文章编号:1007-2691(2007)03-0085-05Studyonpredictivemodeltosoc
3、ialpowerconsumptionbasedontheimprovedBPneuralnetwork12111TANXian2dong,HUZhao2guang,LICun2bin,DINGWei,LIUDa(11SchoolofBusinessandAdministration,NorthChinaElectricPowerUniversity,Beijing102206,China;21StatePowerEconomicResearchCenter,Beijing100761,China)Abstract:Inthispaper,
4、animprovedBPNeuralNetworkwithadditionalmomentumandadaptivelearningrateisap2pliedtosetupthepredictivemodeltosocialpowerconsumption.ItaimstosolvethetwomainweakpointsofstandardBPNeuralNetworkthattheoptimalprocedureiseasilystackedintolocalminimumvalueandtheconvergentspeedistoo
5、slow,whatismore,thecomplexnonlinearrelationshipbetweenthesocialpowerconsumptionanditsinfluencefac2torscanbeeffectivelysolvedbythismodel.ApplyingMATLABtodesignthemodel,accordingtothedesignedmodel,thesocialpowerconsumptionandGDPfrom1986to2005aresimulated.Theresultsshowthatth
6、emodelisofrapidconvergentspeed,highprecisionandbetter2fiteffect.Intheend,themodelisappliedtoforecastthesocialpowercon2sumptionof2006;theforecastingresultindicatesthemodeliseffective.Keywords:BPNeuralNetwork;socialpowerconsumption;forecasting;momentumfactor;adaptivelearning
7、rate对电量预测的方法主要有回归法、移动平均法、0引言指数平滑法等,他们共同的优点是简单、容易操全社会用电量是电力市场中一个重要的经济作,但这些方法均不能保证具有满意的预测精指标,它包括第一、第二、第三产业以及城乡居[1,2]度。而且电力市场是个复杂的非线性系统,民生活用电,反应了一定时期电能消耗的总规模影响全社会用电量的因素很多,如宏观经济环和总水平,能从总体上反应电力需求的情况和变境、一产、二产、三产中各行业的发展情况以及化规律。对全社会用电量的预测是电力市场分析人们的用电方式等,既有定性的又有定量的,他与预测的主要内容,其预测结果直
8、接关系到电源们不但很难与预测目标之间建立确定的函数关建设、电网规划及电力营销策略的制定等。目前系,而且各因素之间相互联系相互影响,从而使得试图用一个确定的函数来表示全社会用电量与
