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刘巍

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：国网河南省电力公司经济技术研究院更多>>
发文基金：中国博士后科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目国家教育部博士点基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇电业
  • 1篇短期负荷预测
  • 1篇学习机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇网络
  • 1篇极限学习机
  • 1篇反向传播神经...
  • 1篇负荷预测
  • 1篇超短期负荷预...

机构

  • 1篇郑州大学
  • 1篇中原工学院
  • 1篇国网河南省电...

作者

  • 1篇瞿博阳
  • 1篇梁静
  • 1篇宋慧
  • 1篇刘巍

传媒

  • 1篇计算机仿真

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
电业超短期负荷预测仿真研究被引量：2
2015年
超短期负荷预测是电力负荷预测中很重要的环节,数据的提取和预测方法的选择则是最难的环节。为了准确预测,采用电行业监测分析系统数据提取平台,能够实时监测及提取负荷数据。反向传播(BP)神经网络和极限学习机(ELM)具有预测能力强和全局搜索显著特点而成为超短期负荷预测中常用的两种方法。实验数据通过重点用电行业监测分析系统获取,通过建立预测数据提取模型,用BP神经网络和ELM通过不同的隐含层节点数设置进行超短期预测。实验结果表明,提出的数据提取平台在提取数据上的可靠性,同时BP神经网络及ELM在超短期负荷预测中的可行性,并且相比较于BP神经网络,ELM在超短期负荷预测上具有较高的预测精度和较短的运算时间。
梁静瞿博阳宋慧刘巍
关键词：超短期负荷预测极限学习机反向传播神经网络
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