大型钢铁企业电力负荷的短期预测研究

• 作者: 史新祈 杜秀华 郑静
• 来源期刊: 电力需求侧管理
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 钢铁企业 人工神经网络 BP模型 小波变换
• 年，卷（期）: 2004,（1）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 18-21
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-1831.2004.01.007

摘要

分析某大型钢铁企业电力负荷的特点,采用小波变换与BP人工神经网络相结合的方法,根据实际数据对其电力负荷进行短期预测,并与BP人工神经网络方法的结果进行比较,结果表明通过小波变换处理过的数据,各负荷分量特性相对一致,预测性能提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜秀华	上海交通大学自动化研究所	31	314	9.0	17.0
2	郑静	上海交通大学自动化研究所	6	65	4.0	6.0
3	史新祈	上海交通大学自动化研究所	1	32	1.0	1.0