电力系统短期负荷预测的混合模型神经元网络方法

被引：10

作者：

赖晓平

周鸿兴

田发中

机构：

[1] 山东大学威海分校控制工程系!威海

[2] 山东大学数学与系统科学院!济南

[3] 积成电子实验所!济南

来源：

电网技术 | 2000年 / 01期

关键词：

短期负荷预测; 线性模型; 多层前向网络; 混合模型神经元网络;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2000.01.014

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

提出一种将线性模型方法和神经元网络方法相结合的负荷预测方法——混合模型神经元网络方法。该方法将一部分线性变化的负荷分量用线性模型描述，其它负荷分量用神经元网络建立，因而同时具有线性模型的优点和神经元网络的优点。将这一方法用于江苏省连云港市超前２４ｈ负荷预测，取得了比单纯的神经元网络模型高的预测精度。

引用

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