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基于模式识别和神经网络的电力系统短期负荷预测 被引量:12

Short-term Load Forecasting Using Pattern Recognition and Neural Network
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摘要 当制定发电机组的启停计划和负荷管理计划时,对未来24h内的短期负荷预测是很必要的,精确的负荷预报能大大提高电力系统管理水平.本文介绍一种基于模式识别理论构造的人工神经网络,应用于电力系统短期负荷预测的方法. Short term load forecasting (STLF) for a lead time of one hour to 24 hours is essential for planning start up and shut-down schedules of generating units,overhaul planning and load management.An accurate forecast eases the problem of generation and load management to a great extent.This paper presents an application of ANN based on basic principles of pattern recognition to short term load forecasting.
出处 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2003年第2期46-50,共5页 Journal of Nanchang University(Engineering & Technology)
关键词 人工神经网络 短期负荷预测 模式识别 BP算法 artifical neural network short-term load forecasting pattern recognition BP learning algorithm
  • 相关文献

参考文献1

  • 1Sinha A K. Short term load Forecasting Using Artificial Neural Networks[A]. Industrial Technology 2000 Proceeding of IEEE International Conference on.2000. 548 - 553.

同被引文献92

引证文献12

二级引证文献37

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