电网技术

2006, (S2) 553-556

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测
Short Term Load Forecasting Based on Correlative Factor Mapping and Neural Networks

侯广松;刘伟生;谢广建;

摘要(Abstract):

由于气象因素对电网负荷影响巨大,在进行短期负荷预测时必须考虑气象因素的影响。在处理负荷与相关因素之间的非线性关系时,神经网络具有其自身的优势,而如何量化不同量纲的相关因素对电网负荷的影响是一个难题。本文提出了一种基于相关因素映射和神经网络的短期负荷预测方法,训练结果表明,这种方法较传统的人工神网络预测方法精度有所提高。

关键词(KeyWords): 短期负荷预测;气象因素;神经网络;映射

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation):

作者(Author): 侯广松;刘伟生;谢广建;

Email:

DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2006.s2.126

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享