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基于PSO聚类分析与BP网络的短期电力负荷预测

放大字体  缩小字体 更新日期:2016-02-09  浏览次数:0
摘 要:针对短期负荷预测特点,提出一种基于PSO聚类分析和BP网络的短期负荷预测方法,通过PSO聚类分析将负荷历史数据分成若干类对输入数据预处理,建立了相应BP网络模型,采用附加动量和变学习速率法预测每小时负
  • 【题 名】基于PSO聚类分析与BP网络的短期电力负荷预测
  • 【作 者】周健 蒋传文 陈
  • 【机 构】二滩水电开发有限责任公司 四川成都610051 上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系 上海200240
  • 【刊 名】《水电能源科学》2009年 第3期 187-189页 共4页
  • 【关键词】短期负荷预测 PSO优化算法 聚类分析 BP网络 电力系统
  • 【文 摘】针对短期负荷预测特点,提出一种基于PSO聚类分析和BP网络的短期负荷预测方法,通过PSO聚类分析将负荷历史数据分成若干类对输入数据预处理,建立了相应BP网络模型,采用附加动量和变学习速率法预测每小时负荷。以华东某地区实际负荷预测为例,分析结果表明,该方法适应性强、预测精度高、结果满意。
 
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  • (1) 短期负荷预测,PSO优化算法,聚类分析,BP网络,电力系统
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