区域电力负荷短期预测技术及其应用

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摘要电力系统负荷预测主要被应用在电力系统规划与制定发电计划当中,其不仅能够有效地提高系统运行的经济性,同时,还能有效地提升它的可靠性。一定程度山讲,准确可靠的负荷预测既能保证电力系统运行的安全性,又能提高电力运行的经济性,由此可见,电力系统负荷预测具有十分重要的作用。本文综合了连云港市区域电力负荷短期预测进行探讨,提出了进一步优化预测模型的思路。

作者张敬杨

机构地区江苏省电力公司连云港供电公司

出处《电子技术与软件工程》 2013年第22期159-160,共2页 ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

关键词电力负荷短期预测区域

分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]

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参考文献4

1蒙新华,欧阳伟.基于BP神经网络短期负荷预测的实现[J].有色冶金设计与研究,2009,30(1):12-15. 被引量：5
2贾正源,牛东晓.电力负荷预测的遗传神经网络模型研究[J].运筹与管理,2000,9(2):31-36. 被引量：6
3Moghram, I.,Rahman, S.Analysis and evaluation of five short-term load forecasting techniques[].Power Systems IEEE Transactions on.1989
4LippmanRP.AnIntroductiontoC o m p u t i n g w i t h N e r r a l N e t s[].IEEEASSPMagazine.2001

二级参考文献12

1何俊峰,张步涵.基于神经网络-模糊推理综合模型的短期负荷预测[J].中国电力,2005,38(4):32-35. 被引量：6
2陈志业,牛东晓,张英怀,谢宏,齐喜全.电网短期电力负荷预测系统的研究[J].中国电机工程学报,1995,15(1):30-35. 被引量：35
3石斌强,郑景辉.现代负荷预测方法及其在短期负荷预测中的应用[J].农村电气化,2006(10):15-16. 被引量：3
4Nicolaos B.Karayiannis. An axiomatic approach to soft learning vector quantization and clustering [J].IEEE.Trans on Neural Networks,1999,10(5):1015-1019.
5顾民,葛良全,熊文贤.基于神经网络的电力负荷不良数据的清洗[J].微计算机信息,2007,23(21):265-267. 被引量：5
6Pandit S M, Wu S M, Time series and system analysis with applications[M], John wiley, 1983.
7Niu Dongxiao et al. Adjustment grey model for load forecasting of power systerms[J]. The Journal of Grey System,1994,6(2).
8Mohammed O et al. Practical experiences with an adaptive neural network shortterm load forecasting system[J]. IEEE Trans PAS 1995,10(1).
9Cao L, Hong Yet aI. Predicting chaotic time series with wavelet networks[M], Physica D, 1995,
10姚李孝,薛美娟,冯继安.基于人工神经网络的负荷数据预处理[J].西安理工大学学报,2007,23(3):277-281. 被引量：6

共引文献8

1张海峰,沈茜,唐岩,李元武,张金霞.人工神经网络在电力系统中的应用[J].青海大学学报（自然科学版）,2005,23(6):12-15. 被引量：3
2孙赟,李明涛,姚晓晖.基于BP神经网络人群流量预测的实现[J].中国安全生产科学技术,2010,6(2):61-65. 被引量：10
3赵立新,韩冬.浅析电力负荷短期预测[J].科技视界,2012(26):419-421. 被引量：2
4黄珍珍,毛亚楠,高萌.基于BP神经网络的图书馆读者流量预测[J].科教导刊,2012(25):181-182.
5牛东晓,乞建勋.模糊处理变结构神经网络日负荷预测方法研究[J].运筹与管理,2001,10(2):86-92. 被引量：5
6杜雅楠,郭志娟,吕灵芝,母建茹,袁鹏.短期电力系统负荷预测方法综述[J].技术与市场,2015,22(5):339-340. 被引量：5
7杨雨琪.基于BP神经网络的短期小水电电力负荷预测[J].仪表技术,2018(7):37-38. 被引量：4
8陆炜,胡钧剑.基于神经网络模型对扬州市电力负荷预测研究[J].上海节能,2020(11):1279-1283. 被引量：2

1沈力.浅谈电力系统负荷预测分析[J].时代报告（学术版）,2014(10):357-357.
2温捷,任慧彬.浅谈地区负荷短期预测及提高准确率的对策[J].内蒙古电业,2012(6):19-20.
3“渔光互补”水上光伏电站并网发电[J].云南电力技术,2016,44(4):109-109.
4朱苑祺.电力系统负荷短期预测[J].科技资讯,2013,11(16):104-104.
5汤岩,王福林,王吉权.基于季节ARIMA模型的电力系统负荷短期预测[J].数学的实践与认识,2012,24(10):74-80. 被引量：8
6施泉生,奚辉龙.灰色自适应模型及在负荷短期预测中的应用[J].电力系统自动化,1993,17(2):16-18. 被引量：4
7柳金甫,王贵保,任富春.近代非线性回归在电力系统负荷短期预测中的应用[J].数理统计与管理,1993,12(4):29-31. 被引量：1
8易丹.电力负荷短期预测的神经网络方法研究[J].华北电力技术,2001(2):10-11. 被引量：2
9朱雨晨,加玛力汗.库马什,娜仁花.基于BP神经网络的电力系统短期负荷预测[J].黑龙江电力,2012,34(6):439-441. 被引量：1
10刘艳红,倪秋龙,黄民翔.多小水电地区网供负荷预测研究[J].浙江电力,2015,34(12):7-10. 被引量：8

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