基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测

• 作者: 侯志俭 朱晟 蒋传文
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 Elman神经网络 气象负荷因子
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TM73
• 字数: 2316字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2005.01.006

摘要

针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素,采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型.由于Elman神经网络具有动态递归性能,可增强负荷预测模型的适应性.经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比,既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	侯志俭	上海交通大学电子信息与电气工程学院	118	3117	30.0	51.0
2	蒋传文	上海交通大学电子信息与电气工程学院	131	2805	30.0	48.0
3	朱晟	上海交通大学电子信息与电气工程学院	2	77	1.0	2.0