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基于灰色关联-神经网络模型的城市电力负荷短期预测的研究与应用
基于灰色关联-神经网络模型的城市电力负荷短期预测的研究与应用
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
灰色关联
神经网络
模型
电力负荷
短期预测
摘要:
利用灰色理论和神经网络技术,提出了基于灰色关联度分析的灰色神经网络短期负荷预测短期分析新方法并建立了灰色关联-神经网络模型应用到电力短期负荷预测分析中,由于该模型优化了输入层因子,并克服了BP算法确定隐含层节点数的困难,所以提高了学习效率.最后结合某市电网负荷特点,在输入因子中重点考虑了某些扰动因子来进行优化,最后的预测结果以及与其他方法的预测误差进行比较,表明了该预测方法的正确性、高效性和实用性.
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文献信息
篇名
基于灰色关联-神经网络模型的城市电力负荷短期预测的研究与应用
来源期刊
继电器
学科
工学
关键词
灰色关联
神经网络
模型
电力负荷
短期预测
年,卷(期)
2005,(19)
所属期刊栏目
电力系统规划、设计与可靠性
研究方向
页码范围
36-40
页数
5页
分类号
TM715
字数
3922字
语种
中文
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节点文献
灰色关联
神经网络
模型
电力负荷
短期预测
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
主办单位:
许昌开普电气研究院
出版周期:
半月刊
ISSN:
1674-3415
CN:
41-1401/TM
开本:
大16开
出版地:
河南省许昌市许继大道1706号
邮发代号:
36-135
创刊时间:
1973
语种:
chi
出版文献量(篇)
11393
总下载数(次)
13
总被引数(次)
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