[发明专利]一种在配网终端中实现分布式超短期区域负荷预测的方法无效
| 申请号： | 201010186642.7 | 申请日： | 2010-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN101888087A | 公开（公告）日： | 2010-11-17 |
| 发明（设计）人： | 崔丰曦;刘研 | 申请（专利权）人： | 深圳市科陆电子科技股份有限公司 |
| 主分类号： | H02J3/00 | 分类号： | H02J3/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州中浚雄杰知识产权代理有限责任公司 44254 | 代理人： | 周永强 |
| 地址： | 518000 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 一种在配网终端中实现分布式超短期区域负荷预测的方法，包括如下步骤：(a)构造配网终端神经网络程序的输入向量和输出向量；(b)根据配网终端所在馈线段的不同区域负荷类型初始化神经网络；(c)用历史负荷数据得到训练样本；(d)用样本对神经网络进行训练；(e)用训练后的神经网络程序得出超短期区域负荷曲线。本发明利用神经网络输入与输出之间的非线性映射关系，以及自适应自学习能力，通过区分配网终端所在馈线段的不同区域负荷类型，在配网终端中选取对应的神经网络结构和初始值，实现了分布式的负荷预测，提高了预测准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 终端 实现 分布式 短期 区域 负荷 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种在配网终端中实现分布式超短期区域负荷预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：(a)构造配网终端神经网络程序的输入向量和输出向量；(b)根据配网终端所在馈线段的不同区域负荷类型初始化神经网络；(c)利用配网终端记录的历史负荷数据得到神经网络的训练样本；(d)利用训练样本对神经网络进行训练；(e)在配网终端利用训练后的神经网络程序进行负荷预测。
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