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多主体协同电力负荷预测模型
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]山东工商学院信息与电子工程学院,山东烟台264005, [2]海军航空工程学院,山东烟台264001
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.60775035);山东省中青年科学家奖励基金(No.2009BSD01383);山东省自然基金资助项目(No.ZR2011FQ039).
中文摘要:

提出了基于多442(Multi.AgentsSystem,MAS)+#N的电力负荷预测模型,将不同的预测模型封装在不同的Agent中,利用各Agent之间的通信、合作机制来共同完成预测问题的求解,以近似日模型、回归模型、神经网络模型和规则修订模型为基础,进行协同预测。并通过实验证明了协同预测模型不仅能达到较好的预测精度,同时预测结果相对稳定,对提高实际负荷预测精度具有很现实的意义。

英文摘要:

This paper proposes the electricity load forecasting model based on the multi-agent(Multi-Agents Sys- tem, MAS) coordination, and encapsulates different forecasting models into different Agents, by using communica- tion between the Agents and the corporation mechanism, the forecasting problem can be solved, and it cooperatively forecasts based on the approximate day model, regression model, neural network model and rules revision model. The experimental results show that the cooperative forecasting model can get better forecasting precision, and the forecasting results are relatively stable, which is significant for the improvement of real load forecasting precision.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887