基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
探讨了小水电发电负荷时间序列的相关特性,描述了其与传统用电负荷时间序列的差异,并在此基础上提出了一种针对小水电日发电负荷预测的新型组合预测法.实例仿真证明,该方法能够较好地反映小水电负荷受降水影响的不确定性和在峰谷电价时段波动规律的差异性,对多小水电地区短期负荷预测具有实用价值和参考意义.
推荐文章
多小水电地区网供负荷预测研究
短期负荷预测
网供负荷
小水电负荷
人工神经网络
BP算法
Matlab程序
含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术
负荷预测
气象因素
线性回归
时间序列
灰色模型
神经网络
组合预测
耦合偏互信息的贫资料地区小水电发电能力预测
小水电
神经网络
偏互信息
气象预测系统
发电预测
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 用于多小水电地区日发电负荷预测的新型组合预测法
来源期刊 能源工程 学科 工学
关键词 小水电 发电负荷预测 小波变换 组合预测模型
年,卷(期) 2011,(4) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 20-26
页数 分类号 TM612
字数 6498字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-3950.2011.04.005
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 黄民翔 浙江大学电气工程学院 128 2876 30.0 48.0
2 周苗菲 2 13 1.0 2.0
3 全戈 浙江大学电气工程学院 1 12 1.0 1.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (36)
共引文献  (102)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (12)
同被引文献  (16)
二级引证文献  (12)
1964(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2005(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2006(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2007(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2008(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2009(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2010(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2011(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2014(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2015(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2016(7)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(4)
2018(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
小水电
发电负荷预测
小波变换
组合预测模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
能源工程
双月刊
1004-3950
33-1113/TK
16开
杭州市文二路218号
1981
chi
出版文献量(篇)
2574
总下载数(次)
10
总被引数(次)
15818
论文1v1指导