智能组合预测法在短期电力负荷预测中的应用研究

• 作者: 田丽 魏安静
• 来源期刊: 安徽工程大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 智能组合 短期负荷预测 Elman神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 62-65
• 分类号: TP391
• 字数: 2719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-0977.2011.01.019

摘要

提出将Kohonen网络、Elman神经网络和遗传算法结合起来建立一种智能组合预测模型,此模型能够综合各种单一预测模型的优点,内在结构随时间的推移不断变化,符合电力负荷的特点,提高了负荷预测的精度.文中给出了三种网络模型进行短期电力负荷预测的仿真结果比较,从而验证了智能组合预测模型的合理性和良好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田丽	安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室	105	450	10.0	14.0
2	魏安静	安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室	16	61	5.0	7.0