基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法

被引:2
作者
秦毓毅 [1 ]
凌亮 [1 ]
宋永华 [2 ]
魏少岩 [2 ]
机构
[1] 四川省电力公司调度中心
[2] 北京交通大学电气工程学院
关键词
短期负荷预测; 灰色模型; 神经网络; 基准日;
D O I
10.19725/j.cnki.1007-2322.2009.02.001
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
摘要
提出了一种基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法。首先利用频域分解消除负荷序列的周期性,然后利用灰色模型计算负荷序列的历史拟合值和未来预测值,将其作为神经网络的输入。在历史数据中选择一天作为基准日,以该基准日的量为参照,以负荷的灰色模型拟合值相对基准日的变化量,以及温度变化量为BP神经网络的输入,实际负荷变化量为输出,训练神经网络并预测待预测日负荷的变化量,加上基准日负荷后得到预测负荷。该方法综合了灰色模型方法和神经网络方法的优点,仿真结果验证了方法的有效性。
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