基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
电力系统负荷预测中,序列量一般采用多种方法进行预测,得到多种结果.基于这些结果,提出了以各时段残差平方和最小为目标函数的负荷预测的综合模型,并根据模型特点,给出了简捷直观的求解方法.进一步分析了模型的物理意义,提出了一个近似的综合预测模型,从而在保证一定精度的前提下减少计算量.研究了该方法在电力系统负荷预测中的应用,分析结果表明,这两种综合预测模型的拟合精度均明显优于各种单一模型,并能得到更好的预测效果.
推荐文章
电力系统短期负荷新型Volterra预测模型研究
电力系统
短期负荷
Volterra预测模型
电力系统负荷的混沌预测方法研究
混沌理论
预测
电力系统
负荷
基于MRA+LMBP模型对电力系统短期负荷预测的研究
短期负荷预测
人工神经网络
L-M算法
多分辨率分析
油田电力系统中长期负荷预测方法
油田电力系统
长期负荷
预测模型
测试
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 电力系统负荷预测的综合模型
来源期刊 清华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 电力系统负荷预测 综合模型 残差平方和 非线性规划
年,卷(期) 1999,(1) 所属期刊栏目 电机工程
研究方向 页码范围 8-11
页数 4页 分类号 TM715
字数 3800字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0054.1999.01.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 康重庆 清华大学电机工程与应用电子技术系 154 6760 47.0 79.0
2 夏清 清华大学电机工程与应用电子技术系 173 6607 45.0 76.0
3 相年德 清华大学电机工程与应用电子技术系 14 902 13.0 14.0
4 沈瑜 清华大学电机工程与应用电子技术系 41 2289 24.0 41.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (208)
同被引文献  (178)
二级引证文献  (1946)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2000(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2001(7)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(0)
2002(7)
  • 引证文献(7)
  • 二级引证文献(0)
2003(13)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(2)
2004(35)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(23)
2005(80)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(63)
2006(111)
  • 引证文献(14)
  • 二级引证文献(97)
2007(153)
  • 引证文献(15)
  • 二级引证文献(138)
2008(198)
  • 引证文献(23)
  • 二级引证文献(175)
2009(141)
  • 引证文献(17)
  • 二级引证文献(124)
2010(127)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(115)
2011(142)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(131)
2012(128)
  • 引证文献(12)
  • 二级引证文献(116)
2013(164)
  • 引证文献(11)
  • 二级引证文献(153)
2014(158)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(153)
2015(155)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(146)
2016(131)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(128)
2017(124)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(118)
2018(146)
  • 引证文献(9)
  • 二级引证文献(137)
2019(103)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(98)
2020(29)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(29)
研究主题发展历程
节点文献
电力系统负荷预测
综合模型
残差平方和
非线性规划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
清华大学学报(自然科学版)
月刊
1000-0054
11-2223/N
大16开
北京市海淀区清华园清华大学
2-90
1915
chi
出版文献量(篇)
7846
总下载数(次)
26
总被引数(次)
132043
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导