基于灰色理论和神经网络的短期电力负荷预测

• 作者: 吕丰 杨恒 王勇 陈帅
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 灰色理论 负荷预测
• 年，卷（期）: 2013,（6）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 527-531
• 页数: 5页
• 分类号: TM715|TP183
• 字数: 2339字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2013.06.004

摘要

利用灰色理论中累加生成方法能够削弱负荷中随机成分的特点,以及人工神经网络可以逼近任意函数的能力,对具有任意变化规律的数据序列进行拟合和预测.实验结果表明,基于灰色理论和神经网络的最优组合模型的平均相对误差为1.307％,比BP神经网络预测和灰色理论模型预测的精度更高,具有明显优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王勇	上海电力学院电力与自动化工程学院	67	322	10.0	14.0
2	杨恒	上海电力学院电力与自动化工程学院	8	42	4.0	6.0
3	陈帅	上海电力学院电力与自动化工程学院	8	42	4.0	6.0