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一种整合多种计算方法的短期负荷预测模型

Short term electric load forecasting model integrating multi intelligent computing approach

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【Author】 SONG Yun1,CHEN Huan-wen1,ZHANG Xiao-hua2 1.College of Computer & Communication Engineering,Changsha University of Science & Technology,Changsha 410077,China 2.Jiangxi Electronic Power Company,Nanchang 330000,China

【机构】长沙理工大学计算机与通信工程学院；江西省电力公司长沙410077；长沙410077；南昌330000；

【摘要】介绍了一种整合神经网络、专家系统和动态聚类多种智能方法为一体的短期/超短期预测模型,综合考虑了气象、节假日等负荷影响因素。更多还原

【Abstract】 A model for short term and super short term forecasting integrating neural network,expert system and dynamic clustering is introduced here,which involves weather,festival and other load forecasting affecting factors.更多还原

【关键词】负荷预测；神经网络；专家系统；动态聚类；
【Key words】 load forecasting； neural network； expert system； dynamic clustering；

【基金】国家自然科学基金资助项目(60075019)。

【文献出处】计算机工程与应用 ,Computer Engineering and Applications , 编辑部邮箱 ,2007年03期

【分类号】TM715
【被引频次】4
【下载频次】154

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