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电力系统短期负荷预测组合NN模型的研究与应用 被引量:4
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作者 张伟 徐超 +1 位作者 韩华 张智晟 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2011年第2期8-13,共6页
针对单一预测模型不能完全反映电力负荷的变化规律和信息的问题,构造了组合NN预测模型,该模型由基于附加动量算法的AM-NN子模型和基于拟牛顿算法的QN-NN子模型构成,通过时变综合权系数将两个模型融合在一起,将气象因素数据引入到模型中... 针对单一预测模型不能完全反映电力负荷的变化规律和信息的问题,构造了组合NN预测模型,该模型由基于附加动量算法的AM-NN子模型和基于拟牛顿算法的QN-NN子模型构成,通过时变综合权系数将两个模型融合在一起,将气象因素数据引入到模型中,采用滚动优化策略,使模型具有较好的泛化性和收敛性。通过对实际电网负荷的预测仿真和测试,证实所提出的组合NN预测模型能有效提高预测精度,平均绝对误差和最大相对误差分别达到了1.84%和5.77%,将其作为实际电网短期负荷预测软件的预测子模块,能满足实际的调度预测要求。 展开更多
关键词 电力系统 短期负荷预测 组合神经网络 附加动量算法 拟牛顿算法 时变综合权系数
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