基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
提出一种基于BP子网络和小波网络的短期负荷预测的级联网络模型.在对气象影响因素与负荷关系深入分析的基础上,采用BP子网络来映射气象等不确定因素的影响.采用小波网络(预测网络)来映射历史负荷值的影响,它结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,明显地改善了神经网络难以合理确定网络结构和存在局部最优等缺陷.最后两级网络相互级联组成预测网络.研究算例表明,这种模型是优秀的.
推荐文章
基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测
负荷预测
神经网络
遗传算法
电力系统短期负荷预测的高木-关野模型研究
短期负荷预测
模糊神经网络
BP算法
高木-关野模型
基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测
BP神经网络
L-M算法
电力系统短期负荷
基于遗传优化神经网络的电力系统短期负荷预测
遗传算法
神经网络
电力系统
短期负荷预测
优化
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 电力系统短期负荷预测的级联网络模型研究
来源期刊 继电器 学科 工学
关键词 负荷预测 小波网络 级联网络
年,卷(期) 2004,(10) 所属期刊栏目 理论分析与计算
研究方向 页码范围 14-18
页数 5页 分类号 TM715
字数 3424字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1674-3415.2004.10.004
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 李永坚 湖南工程学院电气与信息工程系 51 633 16.0 23.0
2 胡鹤宇 湖南工程学院电气与信息工程系 8 31 2.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (16)
同被引文献  (23)
二级引证文献  (187)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2001(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2004(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2005(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2006(15)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(14)
2007(28)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(26)
2008(14)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(14)
2009(22)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(21)
2010(13)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(12)
2011(15)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(12)
2012(11)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(10)
2013(6)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(4)
2014(11)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(11)
2015(19)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(19)
2016(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2017(13)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(13)
2018(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2019(10)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(10)
2020(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
负荷预测
小波网络
级联网络
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
电力系统保护与控制
半月刊
1674-3415
41-1401/TM
大16开
河南省许昌市许继大道1706号
36-135
1973
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
201041
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导