基于MRA+LMBP模型对电力系统短期负荷预测的研究

• 作者: 罗枚
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 短期负荷预测 人工神经网络 L-M算法 多分辨率分析
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 总线与网络
• 页码范围: 114-116,120
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-373X.2007.18.040

摘要

电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础,有着重要的意义.以某地区购网有功功率的负荷数据为背景,给出了小波神经网络——MRA(小波多分辨率分析)+LMBP(L-M优化算法的BP模型)组合负荷预测模型对电力系统短期负荷进行预测.仿真结果证明组合模型比单纯使用神经网络负荷预测模型提高了预测精度,尤其是在一定程度上提高了每日峰值负荷的预测精度,具有良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗枚		4	24	2.0	4.0