一种基于多神经网络的组合负荷预测模型

• 作者: 刘志刚 张亚军 张大波
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 组合负荷预测 BP神经网络 RBF神经网络 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（21）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 21-25
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2006.21.005

摘要

针对BP神经网络、RBF神经网络和小波神经网络应用于负荷预测时所遇到的问题,提出了一种基于各种神经网络的组合预测模型.该模型为单输出的3层神经网络,即将3种神经网络的预测结果作为神经网络的输入,将实际负荷值作为神经网络的输出,使训练后的网络具有预测能力.该模型能降低单个神经网络的预测风险,提高预测精度.仿真结果表明,所提出的组合预测模型的精度高于其中任一单一网络模型,也高于传统的线性组合预测模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志刚	西南交通大学电气化自动化研究所	198	3421	30.0	45.0
2	张亚军	西南交通大学电气化自动化研究所	10	185	7.0	10.0
3	张大波	西南交通大学电气化自动化研究所	6	155	5.0	6.0