电网与清洁能源
電網與清潔能源
전망여청길능원
ADVANCES OF POWER SYSTEM & HYDROELECTRIC ENGINEERING
2015年
2期
16-20,27
,共6页
王玉龙%崔玉%李鹏%李锐
王玉龍%崔玉%李鵬%李銳
왕옥룡%최옥%리붕%리예
负荷数据%小波分析%神经网络%电力负荷%负荷预测
負荷數據%小波分析%神經網絡%電力負荷%負荷預測
부하수거%소파분석%신경망락%전력부하%부하예측
load data%wavelet analysis%neural network%electrical load%load forecasting
建立了模糊决策模型分析所给历史负荷数据的关联度,以提取对预测有贡献的有用数据,除去“坏数据”,即对原始数据进行预处理.建立了神经网络模型,并结合小波分析和神经网络的优势建立改进小波神经网络的结构模型,预测出待测日96个时间点的电力负荷值.通过准确度分析,验证了模型的合理性.进而将所建模型应用于某地区进行负荷预测,并且对该地区的负荷特点及规律性进行了讨论.
建立瞭模糊決策模型分析所給歷史負荷數據的關聯度,以提取對預測有貢獻的有用數據,除去“壞數據”,即對原始數據進行預處理.建立瞭神經網絡模型,併結閤小波分析和神經網絡的優勢建立改進小波神經網絡的結構模型,預測齣待測日96箇時間點的電力負荷值.通過準確度分析,驗證瞭模型的閤理性.進而將所建模型應用于某地區進行負荷預測,併且對該地區的負荷特點及規律性進行瞭討論.
건립료모호결책모형분석소급역사부하수거적관련도,이제취대예측유공헌적유용수거,제거“배수거”,즉대원시수거진행예처리.건립료신경망락모형,병결합소파분석화신경망락적우세건립개진소파신경망락적결구모형,예측출대측일96개시간점적전력부하치.통과준학도분석,험증료모형적합이성.진이장소건모형응용우모지구진행부하예측,병차대해지구적부하특점급규률성진행료토론.
