基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测

被引:82
作者
张平
潘学萍
薛文超
机构
[1] 河海大学能源与电气学院
关键词
小波分析; 模糊灰色关联聚类; 神经网络; 负荷预测; 有效性指标; 预测;
D O I
暂无
中图分类号
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
摘要
提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值。采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度。
引用
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页码:121 / 125+141 +141
页数:6
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