基于夏季气象因素变化的建筑物空调负荷基线预测方法

• 作者: 吕斌 吕清洁 李可民 贺国金 齐国昌
• 来源期刊: 电气应用
• 关键词: 短期负荷预测 主成分分析 温湿度指标 BP神经网络算法
• 年，卷（期）: 2018,（14）
• 所属期刊栏目: 方案设计
• 页码范围: 86-88
• 页数: 3页
• 语种: 中文

摘要

0 引言 电力系统负荷预测是指从电力负荷自身的变化规律以及季节、温度和电价等因素的影响出发,通过对历史数据的分析和研究,对电力需求作出预先的估计和推测.随着现代计算机技术的不断发展,人工智能方法、神经网络、模糊聚类、支持向量机、灰色模型、粗糙集、云计算和极限学习机法等点预测方法不断被科研工作者们运用到电力负荷预测工作中来.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐国昌		2	0	0.0	0.0
2	吕斌		1	0	0.0	0.0
3	贺国金		1	0	0.0	0.0
4	李可民		2	2	1.0	1.0
5	吕清洁		1	0	0.0	0.0