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基于ART-2网络的日负荷特征曲线提取方法
被引量:
2
1
作者
熊文贤
牟维祥
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第S1期89-91,共3页
电力日负荷特征曲线的提取是电力负荷数据中脏数据的辨识、调整工作和短期负荷预测的重要内容。ART-2神经网络具有实时学习的能力,能根据新的负荷数据产生新的类别,还可通过对输入向量进行归一化和非线性变换来预处理,有抑制噪声增强对...
电力日负荷特征曲线的提取是电力负荷数据中脏数据的辨识、调整工作和短期负荷预测的重要内容。ART-2神经网络具有实时学习的能力,能根据新的负荷数据产生新的类别,还可通过对输入向量进行归一化和非线性变换来预处理,有抑制噪声增强对比的作用,因此具有很强的抗差能力。算例分析结果证明用ART-2网络提取电力日负荷特征曲线更具优势,可以取得满意的效果。
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关键词
日负荷
特征曲线
ART2网络
距离
模式漂移
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职称材料
题名
基于ART-2网络的日负荷特征曲线提取方法
被引量:
2
1
作者
熊文贤
牟维祥
机构
重庆三峡水利电力学校
重庆万州供电局
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第S1期89-91,共3页
文摘
电力日负荷特征曲线的提取是电力负荷数据中脏数据的辨识、调整工作和短期负荷预测的重要内容。ART-2神经网络具有实时学习的能力,能根据新的负荷数据产生新的类别,还可通过对输入向量进行归一化和非线性变换来预处理,有抑制噪声增强对比的作用,因此具有很强的抗差能力。算例分析结果证明用ART-2网络提取电力日负荷特征曲线更具优势,可以取得满意的效果。
关键词
日负荷
特征曲线
ART2网络
距离
模式漂移
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ART-2网络的日负荷特征曲线提取方法
熊文贤
牟维祥
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007
2
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