基于人工神经网络的短期负荷预测

• 作者: 李振然 贾旭彩
• 来源期刊: 广西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 负荷预测 隐层 输入变量
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 7-10
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3978字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-8380.2002.04.003

摘要

通过仿真实验得出要提高电力系统负荷预测精度必须采用两个隐层的结论,为了避免由此而引起训练时间的增加,必须适当地限制ANN输入变量的数目.提出了一种类似于相似日方法的方法,采用某种差异评估函数,寻找最有可能与预测日负荷相似的某些天,再用ANN予以修正.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振然	广西大学电气工程学院	4	114	4.0	4.0
2	贾旭彩	广西大学电气工程学院	2	78	2.0	2.0