本文選題：負(fù)荷預(yù)測 + 混沌時間序列�。� 參考：《中北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2014年06期

【摘要】：精確的負(fù)荷預(yù)測對電力定價、實(shí)時負(fù)荷調(diào)整起著十分重要的作用.提出利用徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過采用混沌時間序列的方法,對大同地區(qū)的全網(wǎng)用電負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行了短期預(yù)測驗(yàn)證.通過數(shù)據(jù)預(yù)處理產(chǎn)生混沌序列,進(jìn)而通過相空間參數(shù)完成了相空間重構(gòu).最后通過RBF網(wǎng)絡(luò)預(yù)測得到了相應(yīng)的預(yù)測值,并與實(shí)際值進(jìn)行了對比.結(jié)果表明:得到的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果幾乎重合,證明了該方法的高度預(yù)測能力與適應(yīng)能力.
[Abstract]:Accurate load forecasting plays an important role in power pricing and real-time load adjustment.By using the radial basis function neural network model and chaotic time series method, the short-term prediction of power load data in Datong area is carried out.Chaotic sequences are generated by data preprocessing, and then phase space reconstruction is accomplished by phase space parameters.Finally, the corresponding prediction value is obtained by RBF network, and compared with the actual value.The results show that the predicted results almost coincide with the actual results, which proves the high predictive ability and adaptability of the proposed method.
【作者單位】： 山西農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2012AA050217)
【分類號】：TM715;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1747893