基于神经网络的短期负荷预测与误差纠正算法

• 作者: 吴杰康 张宏亮 陈国通 陈立科
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 短期负荷预测 模糊神经网络 突变负荷 误差整合
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 5-9,14
• 页数: 6页
• 分类号: TP183
• 字数: 3081字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2008.01.002

摘要

提出一种基于模糊神经网络的电力短期负荷预测方法,并对其运行特点进行分析.提出通过改进数据样本从而改善模糊神经网络的方法,可以预测在一些不确定性条件发生剧变的情况下发生突变的负荷.还提出了一个关于误差整合的观点,根据此观点提出了减小误差的方法.实例计算表明,这一模型和方法应用于短期负荷预测能获得较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴杰康	广西大学电气工程学院	88	769	15.0	23.0
2	张宏亮		10	48	4.0	6.0
3	陈国通		15	174	9.0	13.0
4	陈立科	广西大学电气工程学院	1	4	1.0	1.0