城市电力系统短期负荷预测与变化规律判别

• 作者: 刘佩麟 吴礼斌 张淑慧 王璐
• 来源期刊: 上海工程技术大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 偏最小二乘回归 Elman神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与数理科学
• 页码范围: 136-140,160
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 3104字
• 语种: 中文

摘要

针对电力系统短期负荷问题,统计分析了两个地区2014年日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率等的分布情况,并对负荷变化的差异进行分析.使用Elman神经网络对电力系统短期负荷进行预测,基于偏最小二乘回归对两个地区的负荷规律进行判别.通过研究,得到了可提高负荷预测精度的主要气象因素,预测了两地区7天内的电力负荷,并对两地区负荷规律性的优劣进行了评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王璐	安徽财经大学金融学院	15	36	4.0	5.0
2	吴礼斌	安徽财经大学统计与应用数学学院	45	101	6.0	8.0
3	张淑慧	安徽财经大学统计与应用数学学院	8	19	3.0	3.0
4	刘佩麟	安徽财经大学管理科学与工程学院	9	20	3.0	3.0