期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
人工神经网络在电力负荷预测中的应用研究
被引量:
5
下载PDF
职称材料
导出
摘要
社会的发展对电力的需求越来越大,电网管理成为电力企业重点需要解决的一项问题,电网管理所包含的内容有很多,电网负荷预测作为一项重点内容,主要是根据电网负荷预测的情况,对电网运行进行调整,以此提升电网管理的效果,实现良好的经济效益。本文结合人工神经网络,对电网负荷预测的相关内容,展开了分析和阐述。
作者
刘金生
机构地区
广州供电局有限公司
出处
《电气技术与经济》
2019年第3期27-28,35,共3页
Electrical Equipment and Economy
关键词
人工神经网络
电网负荷预测
电网管理
电力企业
经济效益
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
引文网络
相关文献
节点文献
二级参考文献
36
参考文献
7
共引文献
27
同被引文献
48
引证文献
5
二级引证文献
68
参考文献
7
1
陈娟,鲍伟强.
人工神经网络在电力负荷预测中的应用[J]
.技术与市场,2019,26(3):29-31.
被引量:10
2
朱雪雄.
基于人工神经网络的短期居民用电负荷预测研究[J]
.科技创新与应用,2017,7(23):20-20.
被引量:1
3
茅竹韧.
人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用[J]
.上海电力,2011,24(4):318-323.
被引量:3
4
韩哲,陈治平,熊斯毅,黎湖广.
人工神经网络及其在电力短期负荷预测中的应用研究[J]
.科学技术与工程,2009,9(5):1136-1141.
被引量:5
5
朱继萍,戴君.
人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用[J]
.西安文理学院学报(自然科学版),2007,10(2):84-87.
被引量:5
6
姜敏,谢东升.
基于改进蚁群算法的配电网重构问题求解方法[J]
.自动化与仪表,2018,33(2):6-9.
被引量:8
7
易怀强.
电网调度自动化管理控制系统设计研究[J]
.电气技术与经济,2019,0(1):24-25.
被引量:3
二级参考文献
36
1
丁坚勇,刘云.
基于负荷特征提取的神经网络短期负荷预测[J]
.高电压技术,2004,30(12):47-49.
被引量:16
2
杨柳,陈艳萍.
一种新的Levenberg-Marquardt算法的收敛性[J]
.计算数学,2005,27(1):55-62.
被引量:41
3
韩民晓,徐振华,俞有瑛.
RBF神经网络在电力负荷预测中的应用[J]
.华北电力学院学报,1994,21(4):1-6.
被引量:12
4
李亚平,姚建国,黄海峰,曹阳,韩韬,宋鑫.
SVG技术在电网调度自动化系统中的应用[J]
.电力系统自动化,2005,29(23):80-82.
被引量:72
5
张海峰,沈茜,唐岩,李元武,张金霞.
人工神经网络在电力系统中的应用[J]
.青海大学学报(自然科学版),2005,23(6):12-15.
被引量:3
6
中国电力工业发展的前景.www.66view.com/lunwen,2007-5-13
7
Kosko B.Neural networks and fuzzy systems.Prentice-Hall,1992:67-84
8
Nigrin A.Neural networks for pattern recognition.MIT Press,1993:78-92
9
(美)Hagan M T,Demuth H B,Beale M H.神经网络设计.戴葵,等译.北京:机械工业出版社,2005:8-22,197-257
10
[3]BAHMAN KERMANSHAHI,HIROSHI IWAMIYA.Up to year 2020 load forecasting using neural nets[J].Electrical power and Energy Sytems,2004,24:789-797.
共引文献
27
1
谢桦,吕晓茜,张沛.
基于BP-MIV的风电调峰受阻电量影响因素贡献度分析[J]
.分布式能源,2019,0(6):9-14.
被引量:2
2
陈要武,韩澍.
基于多尺度分析的电力月负荷预测[J]
.信息技术,2007,31(12):140-142.
3
燕洁.
神经网络在电力负荷预测中的应用[J]
.东北电力技术,2007,28(12):47-48.
被引量:3
4
胡云生,郑继明.
基于主分量分析和遗传神经网络的电力负荷预测[J]
.自动化技术与应用,2008,27(8):1-3.
被引量:3
5
王林峰,于强.
基于支持向量机的地区电网短期负荷预测模型研究[J]
.科技创新导报,2011,8(36):45-46.
被引量:1
6
汤亮亮,任华,乔颖,张宇精,张广洲.
基于改进蚁群算法的海上风电集群输电系统拓扑优化[J]
.可再生能源,2018,36(12):1826-1832.
被引量:10
7
张冰玉.
基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测[J]
.电力大数据,2017,20(10):18-21.
被引量:17
8
刘晓明,张纪伟,陈利,贡卓,张峰,吴元香,龙剑桥,冯人海,肖萌.
人工智能算法在西藏地区配电网路径规划中的应用研究[J]
.供用电,2019,36(2):7-12.
被引量:9
9
赵威.
浅谈电网调度自动化[J]
.通讯世界,2019,26(6):178-179.
10
李卓,古庭赟.
蚁群算法在电力系统中的应用评述[J]
.新型工业化,2019,9(5):108-113.
被引量:2
同被引文献
48
1
孙洪鹏,陈晨,张广智.
国内大型公共建筑空调系统运行管理现状调查研究[J]
.建筑节能,2020(10):8-13.
被引量:14
2
赵大勇,岳恒,周平,柴天佑.
基于智能优化控制的磨矿过程综合自动化系统[J]
.山东大学学报(工学版),2005,35(3):119-124.
被引量:19
3
李允俊.
网络专家系统开发平台NESP的设计与实现[J]
.东北师大学报(自然科学版),2006,38(3):13-20.
被引量:2
4
周平,柴天佑.
基于案例推理的磨矿分级系统智能设定控制[J]
.东北大学学报(自然科学版),2007,28(5):613-616.
被引量:16
5
程恒.
模糊PID控制技术在磨矿系统中的应用[J]
.矿山机械,2010,38(3):76-79.
被引量:14
6
王云峰,李战明,袁占亭,万维汉.
RBF神经网络与模糊理论相结合的磨矿分级智能控制方法[J]
.重庆大学学报(自然科学版),2010,33(3):124-128.
被引量:13
7
徐宁,周俊武,王清.
关于选矿过程智能化控制技术的探讨[J]
.铜业工程,2011(1):54-60.
被引量:13
8
胡博.
磨矿自动控制系统在广东大顶矿业的应用[J]
.南方金属,2012(4):27-30.
被引量:4
9
蒋凯,李浩秒,李威,程时杰.
几类面向电网的储能电池介绍[J]
.电力系统自动化,2013,37(1):47-53.
被引量:110
10
石立,张国旺,肖骁.
金属矿山选矿厂磨矿分级自动控制研究现状[J]
.金属材料与冶金工程,2014,42(1):43-48.
被引量:6
引证文献
5
1
丁磊明,杨晓雷,黄金波,姚剑峰.
基于BP神经网络优化的改进灰色模型在电量预测中的应用[J]
.机电信息,2019,0(36):36-39.
被引量:7
2
赵乙潼,王慧芳,何奔腾,徐伟娜.
面向用户侧的电池储能配置与运行优化策略[J]
.电力系统自动化,2020,44(6):121-128.
被引量:53
3
杜钰,刘丹,孙若凡,张本曰,郭锐,余龙舟.
智能化磨矿分级的发展趋势[J]
.有色金属(选矿部分),2021(1):95-100.
被引量:7
4
黄馨乐,于军琪.
基于生成对抗网络的深度Q学习空调冷负荷预测算法[J]
.建筑节能(中英文),2021,49(9):105-108.
被引量:1
5
孟庆臣.
基于多元时间序列分析的电力负荷预测方法研究[J]
.科学与信息化,2023(18):73-75.
二级引证文献
68
1
高林娥.
基于决策树的BP神经网络权值初始化方法及其应用研究[J]
.智能计算机与应用,2020(7):294-296.
2
张鲲.
用户侧储能对电网的影响及经济性评估[J]
.现代经济信息,2021(28):191-192.
3
吴伟农.
科学对待转基因农产品[J]
.知识经济,2000(6):73-73.
4
李玉宏,林莉,许大有,陈维铅,甘生萍.
建筑集成微电网储能配置与控制方法研究进展[J]
.新能源进展,2020,8(2):151-156.
5
屈璐,方兴,张超.
基于时间分段的改进电量预测方法[J]
.湖南电力,2020,40(3):70-72.
6
严干贵,刘莹,段双明,李洪波,穆钢,李军徽.
电池储能单元群参与电力系统二次调频的功率分配策略[J]
.电力系统自动化,2020,44(14):26-34.
被引量:31
7
王一飞,杨飞,徐川.
电网规模化储能应用研究综述[J]
.湖北电力,2020,44(3):23-30.
被引量:19
8
郭久亿,刘洋,郭焱林,许立雄.
不同典型用户侧储能配置评估与运行优化模型[J]
.电网技术,2020,44(11):4245-4253.
被引量:40
9
胡厚鹏,林晓明,钱斌,梁雾,刘安茳,练寅.
智慧家庭储能系统配置与运行双层优化[J]
.电力大数据,2020,23(11):55-62.
被引量:4
10
白桦,王正用,李晨,许寅.
面向电网侧、新能源侧及用户侧的储能容量配置方法研究[J]
.电气技术,2021,22(1):8-13.
被引量:34
1
史丰硕,尹环环,李鑫.
论智能变压器在智能电网中的应用[J]
.华东科技(综合),2019(7):285-285.
2
王帅,赵建平,王志远,谢广.
基于云计算的电网负荷预测[J]
.能源与环保,2019,41(2):123-130.
被引量:8
3
王帅,赵建平,王志远,谢广.
基于云计算平台实现电网短期负荷预测算法的研究[J]
.四川电力技术,2019,42(1):29-32.
被引量:3
4
喻乐,施磊,沈茂亚,谢旭,张晶.
考虑气象因素影响的北京电网短期负荷预测研究[J]
.电气应用,2019,38(2):75-81.
被引量:5
5
黄黎卿.
浅谈10kV配网架空线路的运行维护与检修[J]
.科学与信息化,2019,0(18):102-102.
被引量:1
6
乔永生.
发电厂运行机组与停机备用机组厂用电互为供电的研究与应用[J]
.科技资讯,2018,16(35):31-33.
7
钱仲文,陈浩,纪德良.
一种基于XGBoost算法的月度负荷预测方法[J]
.浙江电力,2019,38(5):77-82.
被引量:6
8
李勤超,周立中,赵艳龙,万东,余畅.
基于分布式光伏典型日曲线的统调负荷预测方法[J]
.浙江电力,2019,38(6):113-117.
被引量:12
电气技术与经济
2019年 第3期
职称评审材料打包下载
相关作者
内容加载中请稍等...
相关机构
内容加载中请稍等...
相关主题
内容加载中请稍等...
浏览历史
内容加载中请稍等...
;
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部