基于GM-GRNN的电力系统长期负荷预测

• 作者: 吴耀华
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 长期负荷预测 人工神经网络 广义人工神经网络 灰色预测
• 年，卷（期）: 2007,（6）
• 所属期刊栏目: 电力系统负荷预测
• 页码范围: 45-48,53
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3793字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2007.06.011

摘要

由于长期负荷历史数据比较少,因此预测难度较大.在分析了灰色预测和神经网络预测的优缺点的基础上,提出了一种新型的预测方法--GM-GRNN预测方法,此方法就是将灰色预测方法和人工神经网络中的广义神经网络相结合的预测方法,新方法发挥了灰色预测方法中的"累加生成"的优点,能够削弱原始数据中随机性并增加规律性,同时避免了灰色预测方法及其预测模型存在的理论误差.最后采用我国某省年用电量的预测的算例表明该方法的预测精度优于单一的灰色预测和单一的神经网络预测方法,为电力系统长期负荷预测提供了一种有用的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴耀华	陕西理工学院电气工程系	17	89	6.0	9.0