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考虑气象信息的短期负荷预测  
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【英文篇名】 Short-term Load Forecasting Considering Weather Factors
【下载频次】 ★★★★
【作者】 杜翼; 方鸽飞; 王玉芬;
【英文作者】 DU Yi; FANG Ge-fei; WANG Yu-fen(Zhejiang University; Hangzhou 310027; China);
【作者单位】 浙江大学;
【文献出处】 华东电力 , East China Electric Power, 编辑部邮箱 2013年 05期  
期刊荣誉:中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 短期负荷预测; 人工神经网络; 综合气象指数; 风速; 综合模型;
【英文关键词】 short-term load forecasting; ANN; comprehensive weather index; wind speed; integrated model;
【摘要】 介绍了负荷预测和人工神经网络的相关知识。综合考虑了各个气象因素和综合气象指数对短期负荷预测的影响,设计了基于BP神经网络的短期负荷预测模型。利用人体舒适度和温湿指数进行预测,发现了理论预测和实际仿真的结果不同。研究发现由于风速的离散性和无规律性是导致误差的原因。以温湿指数作为输入,采用学习率可变的算法对杭州的负荷进行预测并进行了统计。
【英文摘要】 This paper first introduces the knowledge of the load forecasting and artificial neural network.Then the impacts of various weather factors on short-term load forecasting are comprehensively taken into account.A short-term load forecasting model was designed based on BP neural network.By using the human body amenity indicator and the temperature and humidity index in load forecasting,it was found that the theoretical predictions deviated from the simulation results.Then the research revealed that the error ...
【更新日期】 2013-06-28
【分类号】 TM714
【正文快照】 1负荷预测方法电力系统负荷预测的内容可分为电量预测(网供电量、全社会电量、各行业电量等)和电力预测(最大负荷、最小负荷、峰谷差、负荷曲线等)两大类。传统的负荷预测按照时间可以分为:长期预测、中期预测、短期预测、超短期预测。其中短期预测是最重要的负荷预测。传统预?

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