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基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测
被引量:
18
1
作者
张淑清
任爽
+2 位作者
师荣艳
刘子玥
姜万录
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1646-1652,共7页
提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建...
提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。
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关键词
短期负荷预测
多变量气象因子
主成分分析
LMBP神经网络
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职称材料
题名
基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测
被引量:
18
1
作者
张淑清
任爽
师荣艳
刘子玥
姜万录
机构
燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1646-1652,共7页
基金
国家自然科学基金(61077071
51475405)
+1 种基金
河北省自然科学基金(F2015203413)
河北省高等学校科学技术研究重点(ZD2014100)项目资助
文摘
提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。
关键词
短期负荷预测
多变量气象因子
主成分分析
LMBP神经网络
Keywords
short-term load forecasting
muhiple weather factors
principal component analysis
LMBP neural network
分类号
TM71 [电气工程—电力系统及自动化]
TH183.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测
张淑清
任爽
师荣艳
刘子玥
姜万录
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015
18
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职称材料
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参考文献
引证文献
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