基于竞争分类的神经网络短期电力负荷预测SHORT-TIME LOAD FORECASTING USING NEURAL NETWORK BASED ON COMPETITIVE LEARNING CLASSIFICATION
姚李孝,姚金雄,李宝庆,万诗新
摘要(Abstract)：
根据电力负荷的特点,在考虑天气、日类型、实际历史负荷等因素对预测负荷影响的基础上,提出了一种基于竞争分类的神经网络短期负荷预测方法。应用神经网络的竞争学习对相关数据进行分类,将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别。利用相应的BP算法对未来24小时负荷进行短期预测,该方法充分发挥了神经网络处理非线性问题的能力。结果表明,该方法取得了较满意的预测精度。
关键词(KeyWords)： 短期负荷预测;神经网络;竞争学习;电力系统
基金项目(Foundation):
作者(Author): 姚李孝,姚金雄,李宝庆,万诗新
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DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2004.10.011
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