本文關鍵詞：基于小波分解模糊灰色聚類和BP神經網絡的短期負荷預測，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：提出基于小波分解、模糊灰色聚類和BP神經網絡的短期負荷預測方法。通過小波分解將負荷序列分解成低頻分量和高頻分量,找出負荷各頻率分量的規(guī)律;通過模糊灰色關聯聚類方法選取待預測日的負荷相似日;針對不同頻段負荷的規(guī)律采用相對應的神經網絡模型進行負荷預測,獲得不同頻段的待預測日負荷各分量,將各分量的預測結果疊加得到負荷預測值。采用所提方法對某地區(qū)2010年實際負荷進行預測,并與已有的負荷預測方法比較,結果表明所提方法可提高負荷預測的精度。
【作者單位】： 河海大學能源與電氣學院;
【關鍵詞】： 小波分析 模糊灰色關聯聚類 神經網絡 負荷預測 有效性指標 預測
【分類號】：TM715
【正文快照】： 0引言負荷預測是電網調度機構制定發(fā)供電計劃和做好電網供需平衡的關鍵,是電力市場運行的基礎,也是計劃用電的重要環(huán)節(jié),提高負荷預測精度有利于提高電力設備利用率,降低電網運行風險[1-2]。短期負荷預測的發(fā)展大致可分為2個階段:第一階段是以時間序列法、回歸分析法為代表的

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本文編號：319889