计算机与数字工程
計算機與數字工程
계산궤여수자공정
COMPUTER & DIGITAL ENGINEERING
2010年
3期
161-164
,共4页
短期负荷预测%神经网络%灰色模型%预测精度
短期負荷預測%神經網絡%灰色模型%預測精度
단기부하예측%신경망락%회색모형%예측정도
通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析,集结多种单个模型所包含的信息,进行最佳组合,提出了在单一模型预测结果基础之上的基于神经网络的优化组合预测,确定了网络训练样本和隐含层的个数,可使提前一天的预测精度较传统预测模型有较大提高.并当发现某一点预测误差过大,可对该点利用文中提出的误差灰色模型修正预测结果,这样不仅可提高整体预测精度,更重要的是减小最大预测误差值和减少大预测误差发生的次数.仿真结果验证了该预测模型的可行性和有效性.
通過對電力負荷變化規律和影響因素的分析,集結多種單箇模型所包含的信息,進行最佳組閤,提齣瞭在單一模型預測結果基礎之上的基于神經網絡的優化組閤預測,確定瞭網絡訓練樣本和隱含層的箇數,可使提前一天的預測精度較傳統預測模型有較大提高.併噹髮現某一點預測誤差過大,可對該點利用文中提齣的誤差灰色模型脩正預測結果,這樣不僅可提高整體預測精度,更重要的是減小最大預測誤差值和減少大預測誤差髮生的次數.倣真結果驗證瞭該預測模型的可行性和有效性.
통과대전력부하변화규률화영향인소적분석,집결다충단개모형소포함적신식,진행최가조합,제출료재단일모형예측결과기출지상적기우신경망락적우화조합예측,학정료망락훈련양본화은함층적개수,가사제전일천적예측정도교전통예측모형유교대제고.병당발현모일점예측오차과대,가대해점이용문중제출적오차회색모형수정예측결과,저양불부가제고정체예측정도,경중요적시감소최대예측오차치화감소대예측오차발생적차수.방진결과험증료해예측모형적가행성화유효성.
