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采用神经网络进行电力系统短期负荷预测的一种降维方法

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提出一种采用神经网络进行电力系统短期负荷预测的降维方法.该方法将每天的L个时刻负荷数据降维处理为少数几个特征参数,利用人工神经网络预测待测日的这些参数,以及参照日负荷为依据进行负荷预测.该方法提高了预测精度和速度,预测实例表明该方法的有效性.

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来源
《东北电力大学学报》 |2002年第2期|24-28|共5页
作者
郭新辰; 王雪峰; 冯英浚;
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作者单位

哈尔滨工业大学,数学系,哈尔滨,黑龙江,150001;

哈尔滨工业大学,数学系,哈尔滨,黑龙江,150001;

哈尔滨工业大学,数学系,哈尔滨,黑龙江,150001;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;电力系统规划;
关键词
短期负荷预测; 多层神经网络; SPDS算法; 优化模型;

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