灰色Elman神经网络的电网中长期负荷预测

• 作者: 周步祥 张健美 张勤 林楠 陈杰
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: Elman神经网络 灰色理论 中长期负荷 负荷预测
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 145-149
• 页数: 5页
• 分类号: TM744
• 字数: 3564字
• 语种: 中文

摘要

为了降低原始负荷数据突变对Elman神经网络预测精度的影响,考虑电网负荷预测样本时变性强、不确定因素影响多的特点,利用Elman神经网络计算和适应时变特性的能力强、误差可控以及灰色理论所需计算数据少、计算量小,在样本较少的情况下也能达到较高预测精度的优点,建立灰色Elman神经网络的负荷预测模型,首次将灰色Elman神经网络模型在中长期负荷预测中应用.实例结果表明,该预测方法提高了预测精度、取得了较快的收敛速度,说明该模型是可行而有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周步祥	四川大学电气信息学院	121	1391	19.0	33.0
2	林楠		26	570	12.0	23.0
3	陈杰	四川大学电气信息学院	93	605	14.0	22.0
4	张勤	四川大学电气信息学院	40	228	8.0	14.0
5	张健美	四川大学电气信息学院	2	87	2.0	2.0