基于混沌时间序列及神经网络的大同电网负荷短期预测研究

发布时间：2018-04-14 05:22

  本文选题：负荷预测 + 混沌时间序列　； 参考：《中北大学学报(自然科学版)》2014年06期

【摘要】：精确的负荷预测对电力定价、实时负荷调整起着十分重要的作用.提出利用径向基函数神经网络模型,通过采用混沌时间序列的方法,对大同地区的全网用电负荷数据进行了短期预测验证.通过数据预处理产生混沌序列,进而通过相空间参数完成了相空间重构.最后通过RBF网络预测得到了相应的预测值,并与实际值进行了对比.结果表明:得到的预测结果与实际结果几乎重合,证明了该方法的高度预测能力与适应能力.
[Abstract]:Accurate load forecasting plays an important role in power pricing and real-time load adjustment.By using the radial basis function neural network model and chaotic time series method, the short-term prediction of power load data in Datong area is carried out.Chaotic sequences are generated by data preprocessing, and then phase space reconstruction is accomplished by phase space parameters.Finally, the corresponding prediction value is obtained by RBF network, and compared with the actual value.The results show that the predicted results almost coincide with the actual results, which proves the high predictive ability and adaptability of the proposed method.
【作者单位】： 山西农业大学信息科学与工程学院;中国农业大学信息与电气工程学院;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA050217)
【分类号】：TM715;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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