基于 Chebyshev 多项式的神经网络中长期负荷预测研究?

• 作者: 曾喆昭 李莎
• 来源期刊: 经济数学
• 学科: 工学
• 关键词: Chebyshev 多项式 神经网络 递推最小二乘法 负荷预测
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 【数理经济】
• 页码范围: 99-102
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 2506字
• 语种: 中文

摘要

高精度负荷预测在提高电力系统的安全性和经济性方面有着极其重要的意义，而现有的负荷预测方法因参数有限，难以完全反映其内在规律，因而导致预测结果不够准确。为此提出了一种基于Chebyshev 多项式神经网络模型的预测方法。该方法使用递推最小二乘法训练神经网络权值系数，以获得高精度的参数估计，从而实现 Chebyshev 多项式神经网络模型对负荷量的最优拟合，再利用训练好的 Che-byshev 多项式神经网络模型实现中长期负荷预测。研究结果表明，该方法能较好模拟负荷变化规律，有效提高了负荷预测精度，在电力系统负荷预测中有较大的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾喆昭	长沙理工大学电气与信息工程学院	81	495	13.0	16.0
2	李莎	长沙理工大学电气与信息工程学院	6	15	3.0	3.0