基于多负荷模式和分时段的河源电网短期负荷预测

• 作者: 俞晓峰 叶丹 张中超 肖旋科 钟永城
• 来源期刊: 自动化应用
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 负荷模式 分时段 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 电力自动化
• 页码范围: 108-109,112
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 字数: 1779字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19769/j.zdhy.2020.01.044

摘要

电力系统负荷受多种因素影响,因此负荷曲线复杂,导致短期负荷预测精度难以满足要求.根据负荷特性把日负荷分为多种负荷模式,依据日负荷曲线变化趋势合理划分时段,对各时段采用神经网络方法进行负荷预测,进而完成日负荷预测.河源电网日负荷预测结果表明该方法的预测精度有较大的提高,满足短期负荷预测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶丹		6	2	1.0	1.0
2	钟永城		5	3	1.0	1.0
3	俞晓峰		7	9	2.0	2.0
4	张中超		4	0	0.0	0.0
5	肖旋科		4	4	1.0	2.0