| 基于灰色神经网络与灰色关联度的中长期日负荷曲线预测 |
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| 引用本文： | 王丽,朱文广,杨为群,程虹,肖园,彭怀德,柯学,胡钋. 基于灰色神经网络与灰色关联度的中长期日负荷曲线预测[J]. 武汉大学学报(工学版), 2019, 0(1) |
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| 作者姓名： | 王丽 朱文广 杨为群 程虹 肖园 彭怀德 柯学 胡钋 |
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| 作者单位： | 国网江西省电力公司经济技术研究院;武汉大学电气工程学院 |
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| 摘 要： | 用电结构变化和经济发展会深刻影响中长期的日负荷特性.采用加权平均法确定归一化之后的预测年基准曲线,利用非常适于少数据、多因素预测问题并具有高度非线性拟合特性的灰色神经网络,对中长期日负荷曲线的日特征参数进行预测,其中考虑了经济发展、用电结构的影响;并利用粒子群算法对灰色神经网络的参数进行初始化,以提高网络的全局搜索性能.引入灰色绝对关联度描述曲线的相似特性,基于日负荷特征参数约束,通过所构建的非线性规划模型进行中长期日负荷曲线预测.选用江西电网2006-2015年各季度日负荷数据进行测试,结果表明本方法具有较高的预测精度.
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| 关 键 词： | 用电结构 灰色神经网络 粒子群优化算法 灰色关联度 中长期日负荷曲线预测 |
Forecasting of mid-long-term daily load curve based on grey neural network and grey relational degree |
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