在整理浙江省近几年 电力负荷和气象数据的基础上,研究电力负荷季节,工作日,时间及气象的高精尖化规律,提取电力负荷变化的特征。应用一种全局优化的求解方法—遗传算法,替代称度下隆法,构成遗传算法为核心的进化神经元网络模型,以实现电力负荷预板中多变量非线性特性的映射。针对负荷变化的周期性特点提出了负荷数据分区的方法。针对负荷预报中最突出的节假日预抒及突然事故的跟踪问题,提出和构造以进化神经元网络为主,捕以时间序列模型和回归分析模型的综合电力负荷预报模型。开发基于Foxpro的负荷数据和气象数据库管理系统,设计和实现了用户作软件环境。系统软件包括数据管理,图形工具和系统建模型等模块。
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数据更新时间:2023-05-31
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