基于相似性原理的短期负荷预测方法

• 作者: 吴耀武 熊信艮 金海峰
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 相似性原理 短期负荷预测 人工神经网络 训练模式
• 年，卷（期）: 2001,（23）
• 所属期刊栏目: 应用研究及成果
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3326字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2001.23.011

摘要

提出了基于相似性原理的短期负荷预测方法,它有较高的预测可靠性,尤其适用于预测日天气状况与训练模式天气状况有较大差别的系统.运用相似性原理对人工神经网络的训练模式进行选择,使其与预测日有相似的气象特征,在此基础上,用选择出的相似训练模式对选定的人工神经网络进行训练,从而达到提高短期负荷预测精度的目的.对于特殊工作日而言,加上一个峰值估计环节后,该方法仍然适用.一个实际电力系统的算例证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	金海峰	华中科技大学电力系	3	162	3.0	3.0
2	吴耀武	华中科技大学电力系	78	3193	31.0	55.0
3	熊信艮	华中科技大学电力系	42	2432	25.0	42.0