基于复杂系统的短期负荷预测研究及系统设计
DOI:
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:


Design of short term load forecast systems based on the theory of complex systems
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    运用复杂系统理论分析电力系统.采用聚类方法对用电区域进行子系统划分,并通过改进的神经元网络算法和增加天气因素的预测方法进行短期负荷预测.通过算例和电力系统应用,证实了该算法的可行性,较显著地提高了负荷预测的准确率.

    Abstract:

    Power network is a complex nonlinear system. The complex system analysis theory was applied to analyze the power network and divide it into some subsystems according to its cluster analysis.Then back profagation neural network incorporated with weather influence factors was used to forecast the power network shortterm load. Experimental results verify that the method is helpful to improve the forecasting accuracy.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

孙大帅,马立新,王守征.基于复杂系统的短期负荷预测研究及系统设计[J].上海理工大学学报,2011,33(1).

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2012-04-21
  • 出版日期:
文章二维码