基于神经网络的短期负荷预测与误差纠正算法

被引：4

作者：

张宏亮 ^{[1
]}

吴杰康 ^{[2
]}

陈国通 ^{[3
]}

陈立科 ^{[2
]}

机构：

[1] 广西方元电力股份有限公司

[2] 广西大学电气工程学院

[3] 广西电网公司梧州供电局

来源：

电力科学与工程 | 2008年 / 01期

关键词：

电力系统; 短期负荷预测; 模糊神经网络; 突变负荷; 误差整合;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

提出一种基于模糊神经网络的电力短期负荷预测方法,并对其运行特点进行分析。提出通过改进数据样本从而改善模糊神经网络的方法,可以预测在一些不确定性条件发生剧变的情况下发生突变的负荷。还提出了一个关于误差整合的观点,根据此观点提出了减小误差的方法。实例计算表明,这一模型和方法应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度。

引用

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页码：5 / 9+14 +14

页数：6

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