电力自动化设备
電力自動化設備
전력자동화설비
ELECTRIC POWER AUTOMATION EQUIPMENT
2012年
11期
121-125,141
,共6页
小波分析%模糊灰色关联聚类%神经网络%负荷预测%有效性指标%预测
小波分析%模糊灰色關聯聚類%神經網絡%負荷預測%有效性指標%預測
소파분석%모호회색관련취류%신경망락%부하예측%유효성지표%예측
提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法.通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值.采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度.
提齣基于小波分解、模糊灰色聚類和BP神經網絡的短期負荷預測方法.通過小波分解將負荷序列分解成低頻分量和高頻分量,找齣負荷各頻率分量的規律;通過模糊灰色關聯聚類方法選取待預測日的負荷相似日;針對不同頻段負荷的規律採用相對應的神經網絡模型進行負荷預測,穫得不同頻段的待預測日負荷各分量,將各分量的預測結果疊加得到負荷預測值.採用所提方法對某地區2010年實際負荷進行預測,併與已有的負荷預測方法比較,結果錶明所提方法可提高負荷預測的精度.
제출기우소파분해、모호회색취류화BP신경망락적단기부하예측방법.통과소파분해장부하서렬분해성저빈분량화고빈분량,조출부하각빈솔분량적규률;통과모호회색관련취류방법선취대예측일적부하상사일;침대불동빈단부하적규률채용상대응적신경망락모형진행부하예측,획득불동빈단적대예측일부하각분량,장각분량적예측결과첩가득도부하예측치.채용소제방법대모지구2010년실제부하진행예측,병여이유적부하예측방법비교,결과표명소제방법가제고부하예측적정도.
