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关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用
  • ISSN号:1001-9529
  • 期刊名称:华东电力
  • 时间:0
  • 页码:60-63
  • 语言:中文
  • 分类:TM714[电气工程—电力系统及自动化]
  • 作者机构:[1]华北电力大学,河北保定071003
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671039);高等学校博士点专项基金(20040079008)
  • 相关项目:基于协同知识挖掘的电力负荷预测理论研究
中文摘要:

针对电力负荷预测序列存在随机增长特性和非线性波动性,灰色神经网络模型能够有效地反映序列增长特性和对非线性关系进行拟合。引入灰色关联度作为确定组合预测权重的依据,以序列整体拟合优化为目标,从而找到能够代表序列内在变化规律性的组合权重,使总体预测精度得到提高。

英文摘要:

As to the characteristics of random-increase and non-linear fluctuation of the load forecast sequence, the gray neural network model can effetively reflect the increase characteristic of the sequence and fit the non-linear relations. The gray correlation is introduced to determine the combined forecast weight, and fitting and optimization of the whole sequence is considered as the objective. The combined weight representing the inner changing rides of the sequence is consequently found out, and the forecast accuracy is improved.

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期刊信息
  • 《华东电力》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:华东电力试验研究院
  • 主编:俞燮根
  • 地址:上海邯郸路171号
  • 邮编:200437
  • 邮箱:
  • 电话:021-25650171 25650198
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9529
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1479/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,全国优秀科技期刊三等奖,上海市优秀科技期刊一等奖,电力工业部优秀科技期刊二等奖
  • 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,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(2011版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18067