论文降重
免费查重
基于气象因素的短期电力负荷ANN预报模型
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：
提出了一种基于气象因素,利用人工神经元网络进行电力系统短期负荷预报的方法.该方法比较全面地考虑了气象因素对电力系统负荷的影响,操作方便、易用.仿真计算和实际预报结果表明,预报准确度较高.
推荐文章
基于气象因素敏感模型的短期电力负荷预测
人工神经网络
短期电力负荷预测
天气敏感性模型
气象因素
基于气象因素敏感模型的短期电力负荷预测
人工神经网络
短期电力负荷预测
天气敏感性模型
气象因素
天气因素在短期电力负荷预测中的应用
BP人工神经网络
短期电力负荷预测
电力系统
天气因素
基于RBFNN混合粒子群算法的电力负荷短期预测
电力负荷预测
径向基神经网络(RBFNN)
混合粒子群优化算法(HPSO)
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献 (3)
共引文献 (28)
参考文献 (14)
节点文献
引证文献 (0)
同被引文献 (0)
二级引证文献 (0)
1994(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
1995(3)
- 参考文献（0）
- 二级参考文献（3）
1997(2)
- 参考文献（2）
- 二级参考文献（0）
1999(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2004(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2006(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2007(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2009(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2010(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2012(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2013(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2015(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2018(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2019(1)
- 参考文献（1）
- 二级参考文献（0）
2001(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)
研究主题发展历程
节点文献
负荷预报
人工神经元网络
误差反传算法
电力系统
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
水电能源科学
主办单位：
中国水力发电工程学会
华中科技大学
出版周期：
月刊
ISSN：
1000-7709
CN：
42-1231/TK
开本：
大16开
出版地：
武汉市洪山区珞喻路1037号华中科技大学内
邮发代号：
38-111
创刊时间：
1983
语种：
chi
出版文献量（篇）
9307
总下载数（次）
26
总被引数（次）
55104
期刊文献
相关文献
推荐文献
- 期刊分类
- 期刊（年）
- 期刊（期）
- 期刊推荐
一般工业技术
交通运输
军事科技
冶金工业
动力工程
化学工业
原子能技术
大学学报
建筑科学
无线电电子学与电信技术
机械与仪表工业
水利工程
环境科学与安全科学
电工技术
石油与天然气工业
矿业工程
自动化技术与计算机技术
航空航天
轻工业与手工业
金属学与金属工艺
水电能源科学2022
水电能源科学2021
水电能源科学2020
水电能源科学2019
水电能源科学2018
水电能源科学2017
水电能源科学2016
水电能源科学2015
水电能源科学2014
水电能源科学2013
水电能源科学2012
水电能源科学2011
水电能源科学2010
水电能源科学2009
水电能源科学2008
水电能源科学2007
水电能源科学2006
水电能源科学2005
水电能源科学2004
水电能源科学2003
水电能源科学2002
水电能源科学2001
水电能源科学2000
水电能源科学1999
