声明
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。
国内刊号：11-3693/P
国际刊号：1006-9585
发布日期:
作者：李琛
单位：中国气象局北京城市气象研究院, 北京 100089;北京市气象服务中心, 北京 100089,,北京市气象服务中心, 北京 100089,,京津冀环境气象预报预警中心, 北京 100089,,北京市气象服务中心, 北京 100089,
关键词：BP神经网络;日最大电力负荷;累积气象因子;预测模型
基金：北京市市委、市政府重点工作及区县政府应急项目预启动专项“城市效应可分辨数值天气预报技术与应用研发”Z151100002115045
利用2006~2017年北京夏季（6~8月）逐日最大电力负荷和同期气象资料，分析最大电力负荷与各种气象因子的相关性，基于BP（Back Propagation）神经网络算法，建立了两种夏季日最大电力负荷预测模型并对比。结果表明：北京夏季周末基础负荷远小于工作日，剔除时应加以区分；气象因子对气象负荷的影响具有累积效应，累积2 d时两者的相关性最强；结合实际，根据自变量的不同分别建立了两种日最大电力负荷预测模型；经实际预测检验，两种预测模型均取得了较好的预测效果，能够满足电力部门的实际需求，其中自变量中加入前一日气象负荷的模型效果更优。
来源：2019年第1期
《气候与环境研究》期刊编辑部
严正声明：本站非期刊官网，非中介代理。
本站仅提供学术规范服务：快速预审、润色编辑服务、中英文查重、降重、去重服务、推荐合适的期刊投稿等学术规范服务。 如需提供学术规范服务请联系在线编辑。