基于双时间序列神经网络的短期电网负荷预测  

Short-term load forecasting based on twi-time-series neural network model

作　　者：林辉 郝志峰[2] 蔡瑞初[2] 

机构地区：[1]广电集团公司惠州供电分公司,广东惠州516000 [2]华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510640

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第32期218-220,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：教育部新世纪优秀人才基金(No.NCET-05-0734);广东省自然科学基金(No.04020079);南京大学软件国家重点实验室开放基金(No.200603);东南大学移动通讯国家重点实验室开放基金(No.A200605);广东省科技厅科技攻关项目(No.2005B10101010)。~~

摘　　要：短期电网负荷预测是电网安全运行和经济调度的基础。现有预测方法存在对节假日预测不准确,不利于系统化等问题。根据短期负荷周期性变化的特点,创造性地提出双时间序列神经网络模型。同时为了克服实际温度数据缺失问题,提出一种新的温度量化方法。在广东省某地区的实际应用表明,该方法对于普通日和特殊日都取得了有较好的预测精度。Short-term load forecasting is an important procedure for safe and economical running of the power-grid.The low forecasting accuracy and complicated structure are the main disadvantages of the existed method.After analyzing of the periodic variety of the short-term load,a novel twi-time-series neural network model is proposed.A new preprocessing procedure is also used to handle the missing value of the temperature data.The application of this model in a city of Guangdong province shows that it can obtain high forecasting accuracy both in normal and special days.

关 键 词：神经网络 时间序列 短期负荷预测 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]