短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究

• 作者: 牛东晓 谢宏 邢棉 陈志业
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 小波神经元网络 小波变换 负荷预测 全局最优解
• 年，卷（期）: 1999,（4）
• 所属期刊栏目: 自动化
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TM7
• 字数: 3262字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.1999.04.007

摘要

根据短期电力负荷预测的特点,提出一种负荷预测新算法--小波神经元网络负荷预测模型.它以非线性小波基为神经元函数,通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络,从而达到全局最优的逼近效果,同时有效地克服了人工神经元网络学习速度慢、难以合理确定网络结构、存在局部极小点的固有缺陷.经实例验证,该方法能有效地提高预测精度,可用于短期电力负荷预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈志业	华北电力大学电力系	39	2250	24.0	39.0
2	牛东晓	华北电力大学电力系	306	6130	40.0	64.0
3	邢棉	华北电力大学电力系	29	1302	19.0	29.0
4	谢宏	华北电力大学电力系	8	698	6.0	8.0