利用神经网络进行电力系统在线预报

负荷在线预报是实现电网计算机在线控制的重要环节。预报的准确性和快速性在一定程度上决定着电网控制质量的优劣。由此出发，产生了改进的共轭梯度法，保存了误差后向传播网络（ＢＰＮ）精度高的特点，又明显地改进了快速性。文章论述人工神经网络（ＡＮＮ）在线负荷预报的原则和实现方法，并通过实例，说明如何运用改进的共轭梯度法对电力系统负荷进行快速预报。在预报中，由于随时采用新的负荷信息修改模型参数，故误差较小。该方法简便、实用，具有广阔前景。