改进Pi-sigma神经网络及其算法在短期负荷预测中的应用

• 作者: 肖金凤 赵宇红 陈文光
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 混合Pi-sigma神经网络 模糊逻辑 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2006,（9）
• 所属期刊栏目: 理论与实践
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 5097字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-8829.2006.09.022

摘要

针对电力负荷的特点,综合考虑历史负荷、天气、日类型等因素的影响,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了基于改进Pi-sigma神经网络及其算法的短期负荷预测模型,用于预测预报日的各小时负荷,其中在学习速率的选择、隶属度函数参数的更新等多处进行了改进,进一步减小了预测误差.地区电网的实际应用证明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈文光	南华大学电气工程学院	66	288	10.0	14.0
2	肖金凤	南华大学电气工程学院	54	341	12.0	16.0
3	赵宇红	南华大学电气工程学院	43	213	6.0	13.0