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摘要:
从整合用电信息和气象信息等实时多信息源出发,研究了ARIMA预测及BP神经网络预测的单一模型,得出了BP神经网络预测模型更加适用于需求侧超短期负荷预测的结论,对全力推进电力需求侧管理信息平台和长效机制的建设具有重要指导作用。
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文献信息
篇名 电力需求侧的超短期负荷预测分析
来源期刊 机电信息 学科
关键词 电力需求侧 负荷预测 多信息源
年,卷(期) 2015,(21) 所属期刊栏目 设计与分析
研究方向 页码范围 122-123,125
页数 3页 分类号
字数 3275字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 马燕军 北京国电龙高科环境工程技术有限公司设计部 2 3 1.0 1.0
2 陈嘉曦 华北电力大学电气与电子工程学院 2 3 1.0 1.0
3 华亮亮 国网蒙东电力通辽供电公司生产技术部 7 65 3.0 7.0
4 刘明昌 国网蒙东电力通辽供电公司生产技术部 4 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
电力需求侧
负荷预测
多信息源
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研究来源
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引文网络交叉学科
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机电信息
旬刊
1671-0797
32-1628/TM
大16开
南京山西路120号江苏成套大厦12楼
28-285
2001
chi
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