基于贝叶斯神经网络的电网超载负荷预测模型优化

• 作者: 任庆帅 冯迎春 庄燕飞 陈仁刚
• 来源期刊: 电气应用
• 关键词: 电网负荷 超载 预测模型 贝叶斯定理
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 电气安全
• 页码范围: 38-41
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

0 引言 电力是国民经济的命脉,其对经济建设、国家和社会的稳定起着关键作用.随着经济的快速发展,电力系统负荷逐渐增加,负荷超载问题也越来越多[1-3].电力系统出现负荷超载问题,会大大降低电力系统的运行周期和平稳性,同时产生巨大的经济损失.电网负荷超载预测是确保电网安全、稳定和经济运行的前提.因此,设计有效的电网负荷超载预测模型,成为电力领域分析的重点[4-6].

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯迎春		20	79	5.0	8.0
2	陈仁刚		17	86	4.0	9.0
3	任庆帅		18	17	3.0	3.0
4	庄燕飞		2	0	0.0	0.0