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摘要:
社会用电量预测是电力系统的重要工作之一.本文采用BP神经网络对广东省全省用电量进行了预测,所得仿真模拟值与历史数据基本吻合,表明BP神经网络预测模型有较高的预测精度.基于预测结果,对可再生能源发电,特别是氨基热化学储能式太阳能热力发电在广东省的发展进行了展望.
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基于气温与经济增长的用电需求预测
用电需求
气温
经济增长
预测模型
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 广东省用电需求预测与储能式热力发电展望
来源期刊 广东电力 学科 工学
关键词 社会用电量 神经网络模型 热化学储能 太阳能热力发电
年,卷(期) 2004,(6) 所属期刊栏目 专论与综述
研究方向 页码范围 1-5
页数 5页 分类号 TP183|TM615
字数 3654字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-290X.2004.06.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 梁平 华南理工大学电力学院 66 731 16.0 24.0
2 龙新峰 6 41 2.0 6.0
3 伍莹宏 5 13 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
社会用电量
神经网络模型
热化学储能
太阳能热力发电
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东电力
月刊
1007-290X
44-1420/TM
大16开
广州市东风东路水均岗8号
1988
chi
出版文献量(篇)
5373
总下载数(次)
16
总被引数(次)
27406
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
广东省自然科学基金
英文译名:Guangdong Natural Science Foundation
官方网址:http://gdsf.gdstc.gov.cn/
项目类型:研究团队
学科类型:
论文1v1指导