摘要
提出了一种有着显著优点的基于MATLAB的人工神经网络负荷预测的方法,算例分析结果充分证明了基于MATLAB的BP网络对电力负荷的中长期预测更加精确。
出处
《现代商贸工业》
2009年第21期254-255,共2页
Modern Business Trade Industry
参考文献5
-
1Bahman Kermanshahi, Hiroshi Iwamiya. Up to year 2020 load forecasting using neural nets[J]. Electrical Power and Energy Systems, 2002,24 : 789-797.
-
2肖国良,王春,张福伟.电力负荷预测[M].北京:中国电力出版社.2001.
-
3G. Mirchadani. On hidden units in neural nets. IEEE Transactions on Circuits Systems, 1989, 36(15) :661-664.
-
4张立明.人工神经网络的模型及其应用[M].南京:复旦大学出版社.1994.
-
5M.T.Hagan著,戴葵等译.神经网络设计[M].北京:机械工业出版社.2002.
共引文献3
-
1潘少伟,梁鸿军,李良,杨少春.GA-BP神经网络对含油饱和度的动态预测研究[J].计算机技术与发展,2012,22(12):157-160. 被引量:1
-
2姚年春.基于神经网络的棒材轧制力模拟计算[J].自动化应用,2016(9):66-66.
-
3王浩清,陶佳丽,王致杰,吕金都,黄麒元.基于PLC的泵站监控系统改造设计与实现[J].自动化应用,2016(9):84-86. 被引量:2
同被引文献30
-
1刘映,张岐山.能源消费的——时序神经网络预测模型[J].能源与环境,2006(5):26-28. 被引量:4
-
2D. C. Park, M. A. E1-Sharkawi, R. J. Marks,etal.Electric Load Forecasting Using an Artificial Neural Network [J].IEEE Trans on Power System, 1991,6(2) :442 - 449.
-
3刘卫国 陈昭平 张颖.MATLAB程序设计及应用[M].北京:高等教育出版社,2002..
-
4Zong Woo Geem,WilliamE Roper.Energy demand esti-mation of South Korea using artificial neural networkEnergy Policy,2009.
-
5纪向岚.能源消费量影响因素的实证分析——以陕西省为例[J].延安大学学报(社会科学版),2007,29(5):85-89. 被引量:5
-
6Yu Shiwei,Zhu Kejun. A hybrid procedure for energy demand forecasting in China[J].{H}ENERGY,2012,(37):396-404.
-
7Yu Shiwei,Wei Yiming,Wang Ke. A PSO-GA optimal model to estimate primary energy demand of China[J].{H}ENERGY POLICY,2012,(42):329-340.
-
8Tang Xu,Zhang Baosheng,Mikael H(o)(o)k,Feng Lianyong. Forecast of oil reserves and production in Daqing oilfield of China[J].{H}ENERGY,2010,(07):3097-3102.
-
9Toshihide Ito,Youqing Chen,Shoichi Ito,Kaoru Yamaguchi. Prospect of the upper limit of the energy demand in China from regional aspects[J].{H}ENERGY,2010,(12):5320-5327.
-
10Yetis Sazi,Murat,Halim Ceylan. Use of artificial neural networks for transport energy demand modeling[J].{H}ENERGY POLICY,2006,(17):3165-3172.doi:10.1016/j.enpol.2005.02.010.
引证文献4
-
1陶阳威,孙梅,王小芳.基于改进的BP神经网络的中国能源需求预测研究[J].山西财经大学学报,2010,32(S2):3-5. 被引量:14
-
2田霖,严凤,刘文轩.基于神经网络的负荷预测仿真研究[J].系统仿真技术,2011,7(3):223-228. 被引量:4
-
3王智迪.基于BP神经网络的电力系统负荷预测研究[J].科技创新导报,2011,8(27):90-91.
-
4孙梅,邓星,董同明.神经网络和卡尔曼算法在石油需求预测中的应用[J].北京理工大学学报(社会科学版),2013,15(6):10-15. 被引量:5
二级引证文献23
-
1丁荷颖,宋付权,朱维耀,汪勇,孙业恒.神经网络方法在致密油藏非线性渗流模型中的应用[J].水动力学研究与进展(A辑),2022,37(6):837-845.
-
2张肖波,李婧娇,罗欣.基于灰色关联分析与人工神经网络算法的节假日负荷预测研究[J].广东电力,2012,25(7):38-42. 被引量:3
-
3张帆.基于GM-GRNN的能源需求预测模型研究[J].湖北汽车工业学院学报,2012,26(3):65-69. 被引量:1
-
4黄欣,赵锦成,解璞.基于BP神经网络的电站负荷预测仿真研究[J].国外电子测量技术,2012,31(11):41-43. 被引量:24
-
5李慧良,李鹏鹏,彭显刚,孟安波,农为踊.基于贝叶斯神经网络的短期负荷预测应用研究[J].广东电力,2012,25(11):16-19. 被引量:6
-
6陈卫东,朱红杰.基于粒子群优化算法的中国能源需求预测[J].中国人口·资源与环境,2013,23(3):39-43. 被引量:17
-
7刘崇明,陈思璐.基于小波分析和最小二乘法的能源消费预测[J].时代经贸(下旬),2013(5):169-169. 被引量:1
-
8张金锁,齐琪.不确定条件下我国重要能源资源供给安全的研究综述与展望[J].资源与产业,2013,15(3):11-18. 被引量:8
-
9孟凡生,李美莹.组合模型在能源需求预测的应用[J].哈尔滨工业大学学报,2013,45(11):106-111. 被引量:7
-
10彭新育,王桂敏.基于改进的PSO-GA混合算法的中国能源需求预测[J].科技管理研究,2014,34(17):211-215. 被引量:9
-
1肖健华,林健,刘晋.区域经济中长期预测的支持向量回归方法[J].系统工程理论与实践,2006,26(4):97-103. 被引量:19
-
2罗安,王加阳,等.中长期电力负荷神经网络预测方法的实现[J].电子计算机,2001(4):57-58. 被引量:1
-
3任国恒,王健,朱海.灰色理论用于遥测数据中长期预测[J].武汉工程大学学报,2014,36(5):74-78.
-
4段利忠,刘思峰.基于改进B-P算法的内蒙古粮食产量中长期预测[J].西北农林科技大学学报(自然科学版),2003,31(3):175-178. 被引量:2
-
5任国恒,李纲,贾超超.一种基于RBF神经网络的遥测数据中长期预测方法[J].鄂州大学学报,2014,21(7):94-96. 被引量:3
-
6周洪宝,闵珍.基于时间序列的城市用水量预测问题的研究[J].微计算机信息,2006,22(10X):82-84. 被引量:6
-
7刘粤钳,姚红玉.基于标准化高斯pLSA协同过滤的用电量预测模型[J].控制理论与应用,2008,25(5):929-932. 被引量:3
-
8刘显德,高泓.基于SVR的组合预测模型及其应用[J].计算机工程与设计,2009,30(19):4506-4508. 被引量:2
-
9杨大鸣,张培林.神经网络在长江经济运量预测中的应用[J].武汉交通科技大学学报,2000,24(5):535-537. 被引量:2
-
10李永耀,韩捷,管腾飞,陈磊.全矢AR-Kalman滤波的机械故障趋势预测方法研究[J].机械设计与制造,2015(1):217-219. 被引量:2