基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法

• 作者: 凌亮 宋永华 秦毓毅 魏少岩
• 来源期刊: 现代电力
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 灰色模型 神经网络 基准日
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 电气工程
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-2322.2009.02.001

摘要

提出了一种基于灰色模型和神经网络组合的短期负荷预测方法.首先利用频域分解消除负荷序列的周期性,然后利用灰色模型计算负荷序列的历史拟合值和未来预测值,将其作为神经网络的输入.在历史数据中选择一天作为基准日,以该基准日的量为参照,以负荷的灰色模型拟合值相对基准日的变化量,以及温度变化量为BP神经网络的输入,实际负荷变化量为输出,训练神经网络并预测待预测日负荷的变化量,加上基准日负荷后得到预测负荷.该方法综合了灰色模型方法和神经网络方法的优点,仿真结果验证了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦毓毅	四川省电力公司调度中心	7	61	4.0	7.0
2	宋永华	北京交通大学电气工程学院	4	29	4.0	4.0
3	魏少岩	北京交通大学电气工程学院	5	69	4.0	5.0
4	凌亮	四川省电力公司调度中心	8	169	4.0	8.0