基于小波神经网络的电力系统短期负荷预测模型研究

• 作者: 刘力 毕贵红 祖哲 郝娟
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 小波神经网络 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 页码范围: 237-241
• 分类号: TP39
• 字数: 4950字
• 语种: 中文

摘要

实现了BP神经网络电力负荷预测模型和小波神经网络电力负荷预测模型.通过对两种神经网络的算法进行理论分析以及两种模型的预测结果比较发现,小波神经网络在神经网络节点数目相同的情况下,小波神经网络比BP神经网络具有更高的预测精度.小波神经网络是一种建立在小波理论基础上的一种新型前馈神经网络,具有许多优良特性.文中所指的小波神经网络的优点,例如所需网络节点少和预测精度高,已经在电力负荷预测中得到验证.表明小波神经网络模型预测精度高,自适应性好,收敛速度也明显快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	毕贵红	昆明理工大学电力工程学院	76	578	13.0	20.0
2	祖哲	昆明理工大学电力工程学院	2	26	2.0	2.0
3	刘力	昆明理工大学电力工程学院	2	26	2.0	2.0
4	郝娟		1	19	1.0	1.0