基于层次分析法和径向基函数神经网络的中长期负荷预测综合模型

• 作者: 孟丽敏 李春祥 牛东晓
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 层次分析法 径向基函数神经网络 三指标量 综合模型
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文

摘要

中长期负荷预测足电力系统规划与运行的基础工作,提出基于3指标量,即指标总量、指标增长量和指标增长率的综合模型.首先构建层次分析(analytic hierarchy process,AHP)模型,分别时3个指标量进行分析评价,优选出每个指标量的最优预测模型,然后利用径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络对3个最优模型的预测结果进行拟合,并将GDP因素也作为神经网络输入数据之一,输出最终的预测结果.AHP模犁中综合考虑了模型预测误差和模型拟合度,并成功地加入了人工干于贞的凶素,依据专家经验判断模型的信任度和预测结果趋势可信度.AHP模型采用与预测时刻最近的历史数据进行分析,因此具有较好的实时性.实验结果表明该综合模型具有较高的预测精度,实际应用效果较好.

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		306	6130	40.0	64.0
2	李春祥		9	97	5.0	9.0
3	孟丽敏		3	9	2.0	3.0