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基于深度信念网络的不同行业中长期负荷预测

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【作者】 张籍薛儒涛刘慧陈艳波谢东高晓晶

【Author】 ZHANG Ji;XUE Rutao;LIU Hui;CHEN Yanbo;XIE Dong;GAO Xiaojing;Economic and Technology Research Institute,State Grid Hubei Electric Power Company;State Key Laboratory of Alternate Electrical Power System with Renewable Energy Sources,NorthChina Electric Power University;State Grid Hubei Electric Power Company;

【通讯作者】 陈艳波;

【机构】 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室国网湖北省电力有限公司

【摘要】 为保证不同行业中长期负荷预测的准确性,提出一种基于深度信念网络的不同行业中长期负荷预测方法。首先,采用灰色关联度分析法定量分析各种影响因素对不同行业的影响程度,生成关联度矩阵;然后,基于关联度矩阵,采用模糊C-均值聚类法将不同行业划分为不同的预测类型;其次,针对每种预测类型建立基于深度信念网络的中长期负荷预测模型;最后,采用实际电网数据测试所提方法的精度,结果显示本文方法得到的中长期负荷预测平均误差率与最大误差率分别低于2%与6%,证明了所提方法对中长期负荷预测具有较高的准确性。

【基金】 国网湖北省电力公司科技资助项目(521538160012)
【所属期刊栏目】 学术论文 (2019年09期)
  • 【DOI】10.19635/j.cnki.csu-epsa.000117
  • 【分类号】TM715
  • 【下载频次】444
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