基于灰色神经网络的短期负荷预测
电力系统负荷变化具有随机性和不确定性,准确的短期负荷预测为电网运行提供了分析和计算基础.本文考虑天气状况生活和工作习惯等相关因素的影响,、采用了灰色理论与神经网络组合模型,对电力系统负荷进行短期预测.本文首先利用灰色理论对初始负荷数据进行处理,然后将处理后的负荷数据和温度以及工作日类型作为神经网络输入量进行训练,在此基础上进行负荷预测.算例表明该方法可以提高短期负荷预测精度.
电力系统 短期负荷预测 神经网络 灰色理论
杨乐 谢桦
北京交通大学国家能源主动配电网技术研发中心,北京,100044
国内会议
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2014-08-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）