基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法

被引：18

作者：

邹京希 ^{[1
]}

曹敏 ^{[1
]}

董立军 ^{[2
]}

陈培培 ^{[3
]}

包宇庆 ^{[3
]}

机构：

[1] 云南电网有限责任公司电力科学研究院

[2] 南京新联电子股份有限公司

[3] 南京师范大学南瑞电气与自动化学院

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2018年 / 30卷 / 08期

关键词：

负荷预测; 总体测辨法; 人工神经网络; 仿真;

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：

080802 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

为提高短期负荷预测精度,提出一种基于总体测辨和人工神经网络的负荷建模及预测方法。通过总体测辨对电力负荷的影响因素进行筛选,得到电力负荷的主要影响因素;然后根据筛选得到的主要影响因素作为输入量建立基于径向基函数神经网络的负荷预测模型,并通过仿真对预测模型进行了验证。仿真结果表明,相比于不采用总体测辨进行影响因素筛选的负荷预测方法,本文方法的平均预测精度提高了2.5%,从而能够有效提高负荷预测精度。

引用

页码：108 / 112

页数：5

共 23 条

[1] 成分分解方法预测月度电力负荷 [J].