基于局部相似与神经网络的超短期负荷预测方法

来源 :广西电力 | 被引量 : 0次 | 上传用户:buebuewong
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
为提高超短期负荷预测精度,特别是负荷曲线在拐点处的精度,在模糊聚类分析的基础上提出了一种选取局部相似日的改进模型。通过该模型选取局部相似日,并结合RBF网络提出一种新的预测超短期负荷方法。采用该方法建立2个预测模型,分别用于预测下个时刻和下一个小时段的数据。将该方法与灰色关联分析预测方法进行比较,发现该方法在预测精度上具有显著优势,证明新的预测超短期负荷方法有较高的可靠性与有效性。仿真结果表明,新的预测超短期负荷方法在工作日或休息日负荷曲线拐点处的预测上,均具有较高精度。
其他文献
为充分发挥配电自动化的快速复电能力,减少用户故障停电时间,对配电网联络开关自动合闸整定策略进行分析。针对就地控制型馈线自动化的配电线路,研究联络开关单侧失压自动合
针对机组运行时故障的不确定性,利用威布尔失效概率函数来详细描述机组的故障概率,并以此为基础提出了兼顾机组故障率的机组组合优化模型。根据所建模型的特点,提出了带有随机权
学校领导者是学校管理活动的主体。他们的心理品质,直接影响到管理目标的实现和管理效能的提高,关系到管理活动的成败。诚然领导者实施领导和管理的效果受客观环境和条件影响