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常用电力负荷预测方法的对比研究 被引量:4
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作者 郑春 朱文广 +2 位作者 肖园 樊丽君 胡彩红 《现代国企研究》 2019年第4期139-139,共1页
当前我国经济发展处于新常态,电力负荷增长存在较大的波动性和不确定性,负荷预测的准确程度对电网公司高效运营尤为重要。本文结合江西电网负荷特性,对比研究了神经网络法、模糊预测法、时间序列法、回归分析法、支持矢量机法等5种负荷... 当前我国经济发展处于新常态,电力负荷增长存在较大的波动性和不确定性,负荷预测的准确程度对电网公司高效运营尤为重要。本文结合江西电网负荷特性,对比研究了神经网络法、模糊预测法、时间序列法、回归分析法、支持矢量机法等5种负荷预测方法的机理、适应性和准确性。案例研究表明,有大量历史数据时神经网络法和模糊分析法预测精度较高;历史数据量较少时时间序列法、回归分析法预测精度较高且计算速度快。研究结论有利于提高电力工作者的负荷预测水平。 展开更多
关键词 电力负荷预测 神经网络 模糊预测 时间序列 回归分析 支持矢量机法
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