【摘 要】
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为了进行有效而高质量的售电量预测,根据实际电力系统电价和影响因素的不同,将售电量分为五类,运用人工神经网络中的误差反向传播算法,利用重庆某地区历年来的月温度和月售电
【机 构】
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重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆城区供电局
【基金项目】
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2005重庆市城区供电局自控科技项目3#
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为了进行有效而高质量的售电量预测,根据实际电力系统电价和影响因素的不同,将售电量分为五类,运用人工神经网络中的误差反向传播算法,利用重庆某地区历年来的月温度和月售电量等数据建立起最佳预测模型进行学习训练,并用重庆某供电局2006年的售电量实际值和预测值进行校验。最后利用MATLAB平台开发出了实用化的售电量分类预测软件。实际算例的分析表明,售电量分类预测比售电量总体预测具有更好的预测精度和实用价值。
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