文献知网节
  • 记笔记

基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测

耿伟华孙衢李兴源

四川大学电气信息学院四川大学电气信息学院 四川省成都市610065

摘要:在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法。首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值。该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性。
  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源)

  • 专题:

    电力工业

  • 分类号:

    TM715

  • 手机阅读
    即刻使用手机阅读
    第一步

    扫描二维码下载

    "移动知网-全球学术快报"客户端

    第二步

    打开“全球学术快报”

    点击首页左上角的扫描图标

    第三步

    扫描二维码

    手机同步阅读本篇文献

  • CAJ下载
  • PDF下载

下载手机APP用APP扫此码同步阅读该篇文章

下载:256 页码:1-5 页数:5 大小:205K

相关推荐
  • 相似文献
  • 读者推荐
  • 相关基金文献
  • 关联作者
  • 相关视频