短期电力负荷组合预测方法研究

• 作者: 宁美凤 罗勇 郑金
• 来源期刊: 郑州大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 短期电力负荷预测 组合预测 小波神经网络 模糊聚类分析
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电气与机械工程
• 页码范围: 78-81
• 页数: 4页
• 分类号: TM76
• 字数: 2172字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2013.01.019

摘要

为了解决短期电力负荷不同预测方法的预测角度片面性、预测精度差等问题,提出了基于小波神经网络(WNN)的组合预测模型.首先用小波神经网络预测模型和历史平均模型分别进行预测,然后再通过小波神经网络对两单一模型的预测值进行组合.相比BP神经网络组合模型,该组合预测模型的预测精度大大提高.该模型同时引入模糊聚类分析的方法选取组合模型的训练样本,减少了训练样本的冗余性,提高了预测模型的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宁美凤	郑州大学电气工程学院	5	52	4.0	5.0
2	罗勇	郑州大学电气工程学院	47	351	9.0	16.0
3	郑金	郑州大学电气工程学院	2	22	2.0	2.0