短期负荷预测的MCA与ANN组合模型

• 作者: 吉大鹏 吴军基 杨伟 苏炜宏
• 来源期刊: 华北电力大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 主成分分析 负荷预测 组合预测
• 年，卷（期）: 2003,（4）
• 所属期刊栏目: 电力工程
• 页码范围: 30-33
• 页数: 4页
• 分类号: TM715|TP183
• 字数: 3314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2691.2003.04.007

摘要

针对应用ANN方法时需要处理大量的日负荷数据而影响运算速度的缺点,提出用主成分分析(MainComponentAnalysis,MCA)与ANN相结合的组合模型进行预测的方法,在日负荷数据输入神经网络之前用MCA进行处理,"过滤"掉无用的信息成分,以提高负荷预测的效率.仿真结果验证了该组合模型是可行并且高效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨伟	南京理工大学动力工程学院	91	1166	20.0	31.0
2	吴军基	南京理工大学动力工程学院	138	2378	25.0	44.0
3	苏炜宏	南京理工大学动力工程学院	3	49	2.0	3.0
4	吉大鹏	南京理工大学动力工程学院	4	9	2.0	3.0