基于RAN网及小波神经网电力系统短期负荷预测

• 作者: 孟懿 钟兆欣
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 小波分析 神经网络 RAN 在线预测
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 专论
• 页码范围: 1-4,23
• 分类号: TM715
• 字数: 2413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7913.2010.05.001

摘要

介绍电力系统负荷预测研究现状,将小波分析与神经网络相结合,构造了一种适用于非线性系统建模预测的小波神经网络.讨论运用小波神经网进行电力系统短期负荷预测的算法及在预测过程中对电网负荷数据进行预处理的方法.首次提出了RAN网新型网络结构并探讨了在电力系统短期负荷预测中的应用.分别应用2种方法对东北电网进行了72 h短期负荷预测仿真.仿真结果表明,用小波神经网和RAN网进行建模预测比BP网训练步数大大减少,缩短了网络训练时间,提高了预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟懿		5	78	4.0	5.0
2	钟兆欣		2	7	1.0	2.0