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基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测
引用本文:朱晟,蒋传文,侯志俭.基于气象负荷因子的Elman神经网络短期负荷预测[J].电力系统及其自动化学报,2005,17(1):23-26.
作者姓名:朱晟  蒋传文  侯志俭
作者单位:上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海,200240
摘    要:针对地区电网负荷易受气候影响的特点,引入气象负荷因子,提出了一种综合考虑各项气象因素.采用Elman反馈神经网络的短期负荷预测模型。由于Elman神经网络具有动态递归性能.可增强负荷预测模型的适应性。经上海电网实际数据的预测仿真计算,证明此方法与传统神经网络预测模型相比.既能减少输入变量个数,又能有效地提高预测精度。

关 键 词:短期负荷预测  Elman神经网络  气象负荷因子
文章编号:1003-8930(2005)01-0023-04
修稿时间:2004年3月5日

Application of a Weather Component Based Elman Neural Network to Short-Term Load Forecasting
ZHU Sheng,JIANG Chuan-wen,HOU Zhi-jian.Application of a Weather Component Based Elman Neural Network to Short-Term Load Forecasting[J].Proceedings of the CSU-EPSA,2005,17(1):23-26.
Authors:ZHU Sheng  JIANG Chuan-wen  HOU Zhi-jian
Abstract:According to the influence of weather factors on load this paper provides a shor t-term load forecasting model based on Elman neural network with a weather comp onent.Because of its inherent dynamic behavior and robustness it is proved by si mulation results that this model has a good performance in decreasing number of inputs as well as increasing forecasting accuracy.
Keywords:short-term load forecasting  Elman neural networ k  weather component
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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