短期负荷预测方法

作品数：202被引量：2494H指数：27
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基于多神经网络融合的短期负荷预测方法被引量：31
《电力自动化设备》2020年第6期37-42,共6页庞昊 高金峰 杜耀恒 
为了利用不同深度神经网络的优势,提高深度学习算法对短期负荷的预测能力,提出一种基于多神经网络融合的短期负荷预测方法。以电力系统历史有功负荷、季节、日期类型和气象数据为输入特征,并行架构的深度神经网络和注意力机制网络为核...
关键词：短期负荷预测 多神经网络融合 门控循环单元网络 卷积神经网络 注意力机制网络 Maxout网络 
基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法被引量：20
《电力自动化设备》2016年第10期134-140,165,共8页祖向荣 田敏 白焰 
国家自然科学基金资助项目(61571189)~~
短期负荷预测日益成为智能电网的重要课题。将历史日负荷序列表示成等负荷段组成的子序列集合,基于模式相似性方法,采用模糊聚类与函数型小波核非参数回归(FWKNR)相结合的组合预测算法。FWKNR将预测日负荷表示成历史日相应负荷段的加权...
关键词：短期负荷预测 模式相似性方法 模糊聚类 非参数小波核回归 非线性时间序列 智能电网 
基于误差修正的短期负荷预测方法被引量：4
《电力自动化设备》2015年第11期152-157,共6页张贲 邵常宁 赵燃 
目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型,提出一种新的负荷预测思路,即从传统频域预测方法的误差入手,通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测,然后对传统方法得到的预测结果进行修正。建立负荷预...
关键词：负荷预测 短期预测 频域分解 虚拟预测 误差分析 误差修正 模型 
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法被引量：29
《电力自动化设备》2009年第10期30-34,共5页牛东晓 王建军 李莉 李存斌 
国家自然科学基金项目(70671039;70572090);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-07-0281)~~
利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步...
关键词：数据挖掘 负荷预测 短期 聚类 粗糙集 决策树 自适应神经网络 
基于小波网络的短期负荷预测方法被引量：9
《电力自动化设备》2003年第3期11-13,共3页王家红 黄阿强 熊信艮 
提出一种基于小波网络的短期负荷预测模型。小波网络结合了小波变换良好的时频局域化性质和神经网络的自学习能力,因此具有比神经网络更灵活的函数逼近能力,同时有效地改善了神经网络难于合理确定网络结构、存在局部最优等缺陷。算例表...
关键词：小波网络 短期负荷预测 电力系统 神经网络 
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