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黄镇坤

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：国网天津市电力公司更多>>
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合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程

主题

  • 1篇动态神经
  • 1篇动态神经网络
  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇统计分析
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇聚类分析
  • 1篇负荷预测

机构

  • 1篇东北电力大学
  • 1篇国网天津市电...

作者

  • 1篇黄镇坤
  • 1篇术茜
  • 1篇王颖

传媒

  • 1篇天津电力技术

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于统计分析与动态神经网络的短期负荷预测
2012年
电力系统负荷预测是实现电力系统安全、经济运行的基础。对一个电力系统而言,提高电网运行的安全性和经济性,改善电能质量,都依赖于准确的负荷预测。要进行准确的负荷预测,必须对历史数据进行深入分析,如果影响因素没有分析正确,要得到准确的负荷预测是相当困难的。在预测前使用SPSS软件对原始数据进行统计分析,先用主成分分析法降低数据维数,再用聚类分析找出同类型日。然后根据预处理过的历史数据和天气因素以及日期类型因素构造不同的动态神经网络分别进行预测,最后采用BP网络进行重构得到最终的预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。
王颖术茜黄镇坤
关键词：主成分分析聚类分析动态神经网络短期负荷预测
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共1页<1>
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