| 基于自组织映射网络和遗传算法优化Elman神经网络的全网短期负荷预测模型 |
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| 引用本文： | 郑云飞,赵红生,王博,潘笑,潘兴亚.基于自组织映射网络和遗传算法优化Elman神经网络的全网短期负荷预测模型[J].电气自动化,2021,43(5):75-78. |
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| 作者姓名： | 郑云飞 赵红生 王博 潘笑 潘兴亚 |
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| 作者单位： | 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,湖北武汉430077;国网湖北省电力有限公司,湖北武汉430077;国网湖北省电力有限公司经济技术研究院,湖北武汉430077;武汉大学电气与自动化学院,湖北武汉430072 |
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| 基金项目： | 国网湖北省电力有限公司科技项目 |
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| 摘 要： | 电网数据具有海量、高维的特点,现有的短期电力负荷预测模型无法提取用户的用电习惯.提出一种基于负荷聚类的全网短期负荷预测模型,首先采用自组织映射网络对全网负荷进行聚类,将不同特性的用户负荷曲线作为子网;然后引入遗传算法对Elman神经网络的参数进行寻优,得到针对不同子网负荷特性的差异化预测网络;最后基于负荷综合稳定度得到全网负荷预测结果.将该集成模型用于某市电网进行算例仿真,预测结果表明,所提方法比传统预测方法的准确率更高,同时适用于部分子网数据缺失而需要得到全网结果的情况.
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| 关 键 词： | 短期负荷预测 自组织映射网络 负荷特性 Elman神经网络 全网模型 |
Whole Network-short-term Load Forecasting Model Based on Self-organizing Map Network and Genetic Algorithmto Optimize Elman Neural Network |
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| Zheng Yunfei,Zhao Hongsheng,Wang Bo,Pan Xiao,Pan Xingya.Whole Network-short-term Load Forecasting Model Based on Self-organizing Map Network and Genetic Algorithmto Optimize Elman Neural Network[J].Electrical Automation,2021,43(5):75-78. |
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| Authors: | Zheng Yunfei Zhao Hongsheng Wang Bo Pan Xiao Pan Xingya |
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