[发明专利]基于网格化技术和BP神经网络的空间负荷预测方法

摘要

本发明是基于网格化技术和BP神经网络的空间负荷预测方法，其特点是包括以下步骤：建立电力地理信息系统；根据待预测区域内各10kV馈线供电范围生成I类元胞，对各元胞的历史负荷值、用地信息进行数据整合；依据各I类元胞负荷值、用地信息和负荷密度均衡系数求取各分类负荷密度；以等大小网格生成II类元胞，利用已求取的历年分类负荷密度指标乘以各II类元胞内各种用地类型的面积，再乘以相应的负荷密度均衡系数，得到各II类元胞的历年最大负荷值；利用BP神经网络的优势，根据所确定的训练样本和测试样本对BP神经网络进行训练，得到目标年的各II类元胞负荷预测值。

主权项

1.一种基于网格化技术和BP神经网络的空间负荷预测方法，其特征是，它包括以下步骤：1)建立电力地理信息系统；2)空间电力负荷的网格化；3)采用BP神经网络对II类元胞年负荷最大值进行预测。