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基于智能技术的电力系统负荷预测技术研究进展
基于智能技术的电力系统负荷预测技术研究进展
作者:
杨洋
栗风永
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
负荷预测
智能电网
预测模型
深度学习
摘要:
负荷预测是智能电网安全领域的热门研究方向.智能技术应用到智能电网负荷预测领域取得了一系列研究成果.首先,对主流负荷预测技术进行总结;然后,将面向智能电网的传统负荷预测技术与近年来新兴的智能负荷预测技术进行对比,并详细介绍了两个领域中典型成果的基本原理和方法;最后,讨论了智能电网负荷预测技术仍需要解决的问题及未来的研究趋势.
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文献信息
篇名
基于智能技术的电力系统负荷预测技术研究进展
来源期刊
上海电力大学学报
学科
工学
关键词
负荷预测
智能电网
预测模型
深度学习
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
379-385
页数
7页
分类号
TP183|TM715
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2096-8299.2020.04.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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栗风永
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4
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2.0
2
杨洋
8
16
2.0
4.0
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被引次数趋势
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
负荷预测
智能电网
预测模型
深度学习
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
上海电力大学学报
主办单位:
上海电力学院
出版周期:
双月刊
ISSN:
2096-8299
CN:
31-2175/TM
开本:
大16开
出版地:
上海市平凉路2103号
邮发代号:
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2781
总下载数(次)
10
总被引数(次)
11104
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