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采用神经网络进行电力系统短期负荷预测的一种降维方法 被引量:4

A Reduced Dimensions Method Applying Neural Network in Short Term Load Forecasting
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摘要 提出一种采用神经网络进行电力系统短期负荷预测的降维方法。该方法将每天的L个时刻负荷数据降维处理为少数几个特征参数 ,利用人工神经网络预测待测日的这些参数 ,以及参照日负荷为依据进行负荷预测。该方法提高了预测精度和速度 。 A reduced dimensions method applying neural network is proposed for short term load forecasting.The method decreases 24 hours loads into 3 characteristic parameters and forecasts loads according to characteristic parameters and reference day's loads using neural network.The calculations show that the method is efficient for short term load forecasting.
出处 《东北电力学院学报》 2002年第2期24-28,共5页 Journal of Northeast China Institute of Electric Power Engineering
基金 国家自然基金资助项目 ( 6 99740 13)
关键词 神经网络 电力系统 降维方法 短期负荷预测 SPDS算法 优化模型 Short term load forecasting Multi-layer neural networks SPDS algorithm Optimization model
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献6

  • 1张铃,张钹.神经网络中BP算法的分析[J].模式识别与人工智能,1994,7(3):191-195. 被引量:58
  • 2张铃,模式识别与人工智能,1994年,3期
  • 3庄镇泉,神经网络与神经计算机,1994年
  • 4胡守仁,神经网络应用技术,1993年
  • 5王雪峰,哈尔滨工业大学学报,1997年,29卷,2期
  • 6焦李成,神经网络系统理论,1991年

共引文献91

同被引文献60

引证文献4

二级引证文献27

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