基于OpenStack神经网络短期负荷预测模型 在有序用电管理中的应用
Smart Grid(2017)
Abstract
该文研究了基于改进的BP神经网络短期电力负荷预测模型,并在OpenStack云计算平台上采用Python编码实现了模型算法;应用电力负荷预测模型得到的预测结果误差率在0.02%~4.5%之间,很好地满足了短期电力负荷预测的精度要求.该文所涉及的OpenStack云计算平台的电力负荷预测模型比较完善,与有序用电管理结合可以大大提升有序用电管理工作的精细化程度,对有序用电方案的制定与实施具有重要的参考价值.
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