郑金
- 作品数：5 被引量：17H指数：2
- 供职机构：郑州大学更多>>
- 发文基金：河南省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于相似日搜索的PSO-WNN组合模型在短期电力负荷预测中的应用被引量：8
- 2013年
- 为解决短期电力负荷预测中单一预测方法的预测精度差、计算时间长等问题,提出了基于相似日搜索的PSO(粒子群优化算法)优化WNN(小波神经网络)的短期电力负荷组合预测方法.首先利用模糊聚类分析方法筛选与待预测日相似的日期数据作为组合预测模型的训练样本,使训练更具有针对性,提高了训练的精度并缩短了计算时间.再通过PSO算法优化小波神经网络,克服了以往BP(back propagation)算法易陷入局部最优,且搜索效率低下等问题.实验表明,这种组合预测模型的预测精度相对于其它方法有较大提高.
- 罗勇郑金宁美凤
- 关键词：短期电力负荷预测组合预测小波神经网络
- 一种公交智能调度的方法
- 一种公交智能调度的方法。在公交站点设立站点电子终端，通过无线模块与公交车车载系统无线连接，通过GPRS模块和传输网络与公交调度中心无线连接，实时采集公交站点客流量。调度决策软件的预测器与客流量采集器相连，实现客流预测。其...
- 罗勇郑金杨二冰
- 文献传递
- 一种公交智能调度的方法
- 一种公交智能调度的方法。在公交站点设立站点电子终端，通过无线模块与公交车车载系统无线连接，通过GPRS模块和传输网络与公交调度中心无线连接，实时采集公交站点客流量。调度决策软件的预测器与客流量采集器相连，实现客流预测。其...
- 罗勇郑金杨二冰
- 短期电力负荷组合预测方法研究被引量：7
- 2013年
- 为了解决短期电力负荷不同预测方法的预测角度片面性、预测精度差等问题,提出了基于小波神经网络(WNN)的组合预测模型.首先用小波神经网络预测模型和历史平均模型分别进行预测,然后再通过小波神经网络对两单一模型的预测值进行组合.相比BP神经网络组合模型,该组合预测模型的预测精度大大提高.该模型同时引入模糊聚类分析的方法选取组合模型的训练样本,减少了训练样本的冗余性,提高了预测模型的精度.
- 罗勇郑金宁美凤
- 关键词：短期电力负荷预测组合预测小波神经网络
- 短期电力负荷预测方法研究
- 电力系统的正常运行是关系到国计民生的头等问题,如何保证电力系统正常运行时现在及将来科研工作的主要课题。而负荷预测为电力系统正常运行提供了可靠的依据,尤其短期电力负荷预测具有重要的意义。负荷预测精度的好坏影响整个国家经济、...
- 郑金
- 关键词：电力网络电网运行负荷预测BP神经网络
- 文献传递
