安徽工程科技学院学报（自然科学版）
安徽工程科技學院學報（自然科學版）
안휘공정과기학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF ANHUI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY AND SCIENCE (NATURAL SCIENCE)
2007年
3期
51-53
,共3页
田丽%黄鹏程%黄世伟%王军%李泽应
田麗%黃鵬程%黃世偉%王軍%李澤應
전려%황붕정%황세위%왕군%리택응
级联网络%粒子群%预测%短期负荷
級聯網絡%粒子群%預測%短期負荷
급련망락%입자군%예측%단기부하
根据电力负荷的主要影响因素,考虑了休息日和气候因素的影响,建立了基于粒子群算法(PSO)的级联网络短期负荷预测模型.通过粒子群算法对级联网络的训练进行优化,提高模型的运算速度.结果表明,该方法预测精度较高,效果较好.
根據電力負荷的主要影響因素,攷慮瞭休息日和氣候因素的影響,建立瞭基于粒子群算法(PSO)的級聯網絡短期負荷預測模型.通過粒子群算法對級聯網絡的訓練進行優化,提高模型的運算速度.結果錶明,該方法預測精度較高,效果較好.
근거전력부하적주요영향인소,고필료휴식일화기후인소적영향,건립료기우입자군산법(PSO)적급련망락단기부하예측모형.통과입자군산법대급련망락적훈련진행우화,제고모형적운산속도.결과표명,해방법예측정도교고,효과교호.
