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基于混合建模方法的水电负荷预测

Power dam load forecasting based on combined creating model method

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【作者】 张国忠王鲲毛亚林朱斌

【Author】 Zhang Guozhong Wang Kuen Mao Yalin Zhu Bin Zhou Ming (School of Power & Mechanical Engineering,Wuhan University,Wuhan city, 430072, China)

【机构】 武汉大学动力与机械学院武汉大学动力与机械学院 武汉市430072武汉市430072武汉市430072

【摘要】 针对水电企业电力负荷预测的困难 ,提出了一种将AR模型与T -S模糊神经模型相结合的负荷预测新方法。通过对某水电厂近两年发电量作的预测表明 ,该方法具有较好的鲁棒性、较高的精度和实用前景

【Abstract】 Redarding to the difficulties of power load forecasting on hydroelectric plant, a power load forecasting method which combines classical AR(Auto Regression) model with T_S fuzzy_neural model is put forward especially for power dam. The recent two years’ loads dam are forecasted with it. The result of forecasting shows that method has better robustness , higher precision and is used in hydroelectric plant.

  • 【文献出处】 中国农村水利水电 ,China Rural Water and Hydropower , 编辑部邮箱 ,2003年06期
  • 【分类号】F426.6
  • 【被引频次】3
  • 【下载频次】113
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