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摘要:
随着港口产业经济的迅速发展,港口的电力负荷短期预测显得愈发重要.由于风速条件对于港口装卸作业的影响十分显著,因此对于计及风速的港口负荷预测的研究具有深远意义.通过结合实际负荷数据与风速数据,分析港口负荷与风速大小的相关关系,提出了基于灰色关联分析的"风力条件相似度"概念,并以此作为相似日选择的标准,将历史负荷数据和风速数据输入支持向量机预测模型进行训练和预测.以上海市洋山港为例,验证了所提出的预测方法和模型的可行性和合理性,并通过与传统的BP神经网络预测模型相比较,证明该方法和模型具有更加良好的稳定性和预测精度.
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文献信息
篇名 基于风力条件相似度的港口电力负荷短期预测
来源期刊 电力科学与工程 学科 工学
关键词 负荷特性分析 风力条件相似度 灰色关联分析 支持向量机
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 31-35
页数 5页 分类号 TM73
字数 3771字 语种 中文
DOI 10.3969/j.ISSN.1672-0792.2017.11.006
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 孙永健 华北电力大学电气与电子工程学院 4 5 1.0 2.0
2 高亚静 华北电力大学电气与电子工程学院 43 362 11.0 17.0
3 杨文海 华北电力大学电气与电子工程学院 13 57 4.0 7.0
4 任佳峰 华北电力大学电气与电子工程学院 1 4 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
负荷特性分析
风力条件相似度
灰色关联分析
支持向量机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电力科学与工程
月刊
1672-0792
13-1328/TK
大16开
河北省保定市永华北大街619号华北电力大学
18-182
1985
chi
出版文献量(篇)
3177
总下载数(次)
3
相关基金
北京市自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Beijing Province
官方网址:http://210.76.125.39/zrjjh/zrjj/
项目类型:重大项目
学科类型:
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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