采用人工神经网络在电力市场下进行短期负荷预测的原理和方法

• 作者: 张岭 杜欣慧 毕艳华
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 人工神经网络 电力市场
• 年，卷（期）: 2004,（z5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与神经网络
• 页码范围: 199-202
• 页数: 4页
• 分类号: TP1
• 字数: 2736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2004.z5.052

摘要

电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础.短期电力负荷预测可以归结为一类提取特征多、规模大的映射问题,是电力市场化的前提,本文首先介绍了用于短期负荷预测的人工神经网络的原理及其框图,提出了采用带有权重因子的欧几里德范数估计预报器,其次针对电力市场中交易的特点与实时电价两个因素探讨了进一步改善的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜欣慧	太原理工大学电气与动力工程学院	77	351	9.0	14.0
2	毕艳华	太原理工大学电气与动力工程学院	4	23	2.0	4.0
3	张岭	太原理工大学电气与动力工程学院	4	23	2.0	4.0