采用神经网络进行电力系统短期负荷预测的一种降维方法

• 作者: 冯英浚 王雪峰 郭新辰
• 来源期刊: 东北电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 多层神经网络 SPDS算法 优化模型
• 年，卷（期）: 2002,（2）
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: TP18|TM715
• 字数: 3705字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2992.2002.02.006

摘要

提出一种采用神经网络进行电力系统短期负荷预测的降维方法.该方法将每天的L个时刻负荷数据降维处理为少数几个特征参数,利用人工神经网络预测待测日的这些参数,以及参照日负荷为依据进行负荷预测.该方法提高了预测精度和速度,预测实例表明该方法的有效性.