基于相似度与神经网络的协同短期负荷预测模型

• 作者: 李莉 牛东晓 王建军
• 来源期刊: 华东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 相似度 神经网络 协同预测
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 电力经济
• 页码范围: 64-66
• 页数: 3页
• 分类号: TM714
• 字数: 2292字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9529.2009.01.018

摘要

为了考虑除负荷本身外的其他因素对短期负荷的影响,提出了基于相似度与神经网络的短期协同预测模型.该模型首先通过计算负荷曲线的相似度对历史数据进行排序,然后选择与预测时刻相似度较相近的数据对未来时刻的负荷利用相似度进行预测,对于出现的误差,通过神经网络结合其他因素进行预测纠正.实验结果证明,该协同预测模型较之单纯的BP神经网络预测模型具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛东晓	华北电力大学工商管理学院	306	6130	40.0	64.0
2	王建军	华北电力大学工商管理学院	30	376	10.0	19.0
3	李莉	华北电力大学工商管理学院	65	688	14.0	24.0