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电力系统短期负荷预测的共轭梯度ANN方法
被引:13
作者
:
论文数:
引用数:
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机构:
王民量
张伯明
论文数:
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0
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0
机构:
清华大学电机系!100084北京
张伯明
夏清
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机构:
清华大学电机系!100084北京
夏清
机构
:
[1]
清华大学电机系!100084北京
来源
:
电力系统自动化
|
1999年
/ 01期
关键词
:
电力系统;
负荷预测;
神经网络;
共轭梯度学习算法;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TM714 [负荷分析];
学科分类号
:
摘要
:
针对传统BP学习算法的缺陷,提出了基于共轭梯度优化技术的ANN学习算法。ANN模型中考虑了温度、天气情况的影响,可进行工作日、一般休息日和节假日的预测。计算表明,该ANN模型和学习算法实用、有效。
引用
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页码:35+35 / 36
页数:3
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