基于BP神经网络与时间序列的电力系统短期负荷组合预测

• 作者: 刘欢
• 来源期刊: 内燃机与配件
• 关键词: BP神经网络 ARIMA模型 不等权组合 组合预测
• 年，卷（期）: 2018,（15）
• 所属期刊栏目: 技术创新与应用
• 页码范围: 214-215
• 页数: 2页
• 字数: 885字
• 语种: 中文

摘要

针对电力系统短期负荷预测问题,考虑了历史负荷对当前短期负荷预测的影响,同时结合气象及节假日等因素,提出了基于BP神经网络与时间序列ARIMA自回归综合滑动平均模型相结合的组合预测方法.通过实例计算表明,组合预测模型兼并了两种方法的优点,极大地提高了预测精度,具有较好的优越性及实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘欢	江西理工大学电气工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0