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基于小波包负荷特征提取和径向基网络的短期负荷预测新方法
引用本文:姜竹楠,刘峰,于文波.基于小波包负荷特征提取和径向基网络的短期负荷预测新方法[J].电力科学与技术学报,2007,22(2):34-38.
作者姓名:姜竹楠  刘峰  于文波
作者单位:沈阳工程学院,电气工程系,辽宁,沈阳,110136
摘    要:准确的负荷预测是电力系统做出合理调度的重要依据.提出基于小波包能量和神经网络理论的短期负荷预测新方法,将负荷序列进行小波包分解,提取小波包能量作为径向基神经网络负荷序列的输入特征量.大量的预测实例分析表明,所提出的预测方法具有稳定性和准确性.

关 键 词:小波包能量  径向基神经网络  特征量提取  支持向量机  负荷预测
文章编号:1673-9140(2007)02-0034-05
修稿时间:2006年12月10日

A novel method of short-time load forecasting based on wavelet packet feature extracting and radial basis function network
JIANG Zhu-nan,LIU Feng,YU Wen-bo.A novel method of short-time load forecasting based on wavelet packet feature extracting and radial basis function network[J].JOurnal of Electric Power Science And Technology,2007,22(2):34-38.
Authors:JIANG Zhu-nan  LIU Feng  YU Wen-bo
Abstract:
Keywords:
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