| 电力市场下负荷分析与预测优化方法的研究 |
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| 引用本文： | 马立新,彭华坤,李渊. 电力市场下负荷分析与预测优化方法的研究[J]. 信息技术, 2013, 0(9): 58-61 |
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| 作者姓名： | 马立新 彭华坤 李渊 |
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| 作者单位： | 上海理工大学上海现代光学系统重点实验室,上海,200093 |
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| 基金项目： | 国家科技部政府间科技合作项目，国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 在电力市场环境下,负荷的分类和预测至关重要。为了提高预测的速度与精度,提出了运用粒子群与误差反向传播(BP)神经网络相结合的预测方法 (POS-BP法)和模型。并根据某市电业局电力负荷数据建立了模型,运用PSO-BP算法对次日负荷进行了预测。从预测结果看该方法收敛速度快、预测精度显著提高。应用于电力市场分析及预测有很好的效果和前景。
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| 关 键 词： | 次日电力市场 分析与预测 粒子群算法 神经网络 |
Research on electric power market analysis and forecast optimization method |
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| MA Li-xin , PENG Hua-kun , LI Yuan. Research on electric power market analysis and forecast optimization method[J]. Information Technology, 2013, 0(9): 58-61 |
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| Authors: | MA Li-xin PENG Hua-kun LI Yuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | next day electricity market analysis and forecast particle swarm algorithm BP network |
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