原文服务方: 热力发电       
摘要:
针对灰色GM(1,1)模型用于电力负荷短期预测不能有效反映负荷周期性变化及精度不高的问题,将GM(1,1)模型推广为GM(1,1,λ)模型,并用遗传算法求解λ的最佳值,同时将该模型应用于河南某电网未来24 h负荷实际预测.结果表明,基于遗传算法的GM(1,1,λ)模型具有较高的预测精度,预测效果显著.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 灰色遗传算法模型在短期电力负荷预测中的应用
来源期刊 热力发电 学科
关键词 电力负荷 短期负荷预测 灰色模型 GM(1,1,λ)模型 遗传算法
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 17-19
页数 3页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-3364.2005.12.006
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 唐德善 360 1945 19.0 24.0
2 王伟锋 19 94 7.0 8.0
3 张利平 7 78 5.0 7.0
传播情况
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2020(2)
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研究主题发展历程
节点文献
电力负荷
短期负荷预测
灰色模型
GM(1,1,λ)模型
遗传算法
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
热力发电
月刊
1002-3364
61-1111/TM
大16开
西安市雁塔区雁翔路99号博源科技广场A座
1972-01-01
中文
出版文献量(篇)
6331
总下载数(次)
0
总被引数(次)
39999
论文1v1指导