电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究

• 作者: 刘为 顾洁
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 模糊神经网络 BP算法 高木-关野模型
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TM7
• 字数: 4255字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2003.02.011

摘要

电力系统短期负荷预测在电力系统的运行设计中有重要的意义,利用模糊神经网络的方法进行电力负荷预测是国际上近年来很热门的一个方向.本文在传统的BP神经网络基础上,提出了一种短期负荷预测的模糊神经网络模型-高木-关野模型,以某供电局2000年的负荷实测值建立模型,进行了负荷预测,与实际值进行比较分析表明,这一模型应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度,具有一定的研究价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾洁	上海交通大学电气工程系	127	2133	26.0	43.0
2	刘为	上海交通大学电气工程系	9	191	6.0	9.0