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基于改进的模糊神经网络的短期负荷预测

耿伟华; 孙衢; 张翠霞; 陈晓燕 电力系统及其自动化学报 2007年第05期

摘要:影响短期电力负荷预测的因素是多方面的,除节假日、日期类型和气象因素外,还有拉电或限电行为、持续高温等许多干扰因素。针对这些干扰因素,引入了“干预项”,进而提出了一种改进的模糊神经网络预测的新方法;阐述了应用该方法进行短期负荷预测的基本原理、网络模型和预测过程。实例分析中分别给出了经“干预项”和未经“干预项”处理后的预测结果,未经“干预项”处理的预测误差明显偏大。同时采用三种方法对不同日期类型进行预测,结果表明新方法的预测误差最小,预测精度较高。

关键词:短期负荷预测改进的模糊神经网络模糊推理

单位:四川大学电气信息学院; 成都610065

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电力系统及其自动化学报

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