基于相似日选择和BP神经网络的商场短期负荷预测

作者：赵立强; 杨镜非; 张美霞; 李泰杰; 杨秀; 蔡鹏飞; 陈斌超

来源：供用电, 2019, 36(01): 23-28.

DOI：10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.01.004

• 短期楼宇负荷预测
• 灰色关联度
• BP神经网络
• 相似日选择
• 加权相似度

为了改进传统楼宇短期负荷预测的准确度与效率,以上海市某商场建筑为研究对象,采取了基于相似日选取和BP神经网络的方法,对其夏季短期负荷进行了预测。首先,对夏季气象类因素进行去量纲处理,并采用灰色关联度挑选出对负荷影响最大的气象因素;然后,以关键气象因素为基准,采用加权相似度函数选择相似日,并按照相似度大小进行降序排列;最后,将相似日的负荷和关键气象因素数据输入到BP神经网络模型中,预测输出该商场2017年夏季短期负荷值,并对预测结果进行对比分析。通过实例数据进行了算例验证,结果表明,提出的方法具有较好的有效性和实用性。

• 单位
  上海交通大学; 上海电力大学