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摘要:
为了进行有效而高质量的售电量预测,根据实际电力系统电价和影响因素的不同,将售电量分为五类,运用人工神经网络中的误差反向传播算法,利用重庆某地区历年来的月温度和月售电量等数据建立起最佳预测模型进行学习训练,并用重庆某供电局2006年的售电量实际值和预测值进行校验.最后利用MATLAB平台开发出了实用化的售电量分类预测软件.实际算例的分析表明,售电量分类预测比售电量总体预测具有更好的预测精度和实用价值.
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知识管理
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开发模型
综述
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 售电量分类预测模型及其软件开发
来源期刊 电力系统及其自动化学报 学科 工学
关键词 售电量 BP神经网络 预测模型
年,卷(期) 2008,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 51-55
页数 5页 分类号 TM715
字数 3967字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8930.2008.06.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 颜伟 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 95 1960 24.0 40.0
2 卢继平 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 63 1125 19.0 31.0
3 孔令云 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 1 11 1.0 1.0
4 刘蕾 1 11 1.0 1.0
5 丁攀 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
售电量
BP神经网络
预测模型
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电力系统及其自动化学报
月刊
1003-8930
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大16开
天津市南开区天津大学电气与自动化工程学院
1989
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