基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

被引：39

作者：

朱晟

蒋传文

侯志俭

机构：

[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海

[3] 上海

来源：

电力系统及其自动化学报 | 2005年 / 01期

关键词：

短期负荷预测; Elman神经网络; 气象负荷因子;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对地区电网负荷易受气候影响的特点 ,引入气象负荷因子 ,提出了一种综合考虑各项气象因素 ,采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于 Elman神经网络具有动态递归性能 ,可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算 ,证明此方法与传统神经网络预测模型相比 ,既能减少输入变量个数 ,又能有效地提高预测精度。

引用

页码：23 / 26

页数：4