基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测

刘田梦; 王丽婕; 马嫒

首页> 中文期刊> 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 >基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测

基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测

开具论文收录证明 >>

期刊封面封底目录下载 >>

文献代查 >>

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

电力负荷数据具有很强的非线性和随机性.为了提高负荷预测模型的精度,提出了一种基于聚类分析与神经网络相结合的预测模型.采用K均值聚类分析算法对影响负荷的各种因素进行分类处理,再选择预测日所属类别的历史数据作为训练样本对BP神经网络模型进行建模;利用MATLAB对北京市朝阳区的负荷量进行预测分析.结果表明未聚类预测模型的平均相对误差为6.4633％,聚类后的负荷预测模型平均相对误差为2.1431％.可见对历史数据进行聚类后建立的负荷预测模型误差更小,预测精度更高.

著录项

来源
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 |2018年第4期|24-28|共5页
作者
刘田梦; 王丽婕; 马嫒;
展开▼
作者单位

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京信息科技大学自动化学院,北京100192;

北京航天时代光电科技有限公司,北京100092;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统规划;
关键词
电力系统; 短期负荷预测; K均值聚类分析; BP神经网络;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 基于模糊聚类分析与BP网络的电力系统短期负荷预测 [J] . 姚李孝 ,宋玲芳 ,李庆宇 . 电网技术 . 2005,第1期
2. 基于聚类分析和PSO优化的神经网络短期负荷预测研究 [J] . 黄元生 ,杨红杰 . 山东电力高等专科学校学报 . 2013,第002期
3. 基于量子加权GRU神经网络的电力系统短期负荷预测 [J] . 王凇瑶 ,张智晟 . 电力系统及其自动化学报 . 2022,第1期
4. 基于最小窥视孔长短期记忆神经网络的电力系统短期负荷预测模型 [J] . 蔡鑫祥 ,撖奥洋 ,周生奇 . 广东电力 . 2021,第003期
5. 基于深度脊波神经网络的电力系统短期负荷预测模型 [J] . 岳远波 ,撖奥洋 ,张智晟 . 电力系统及其自动化学报 . 2020,第004期
6. 基于BP神经网络实现钢铁厂电力系统负荷预测 [C] . 谭忠良 . 全国冶金自动化信息网2015年会 . 2015
7. 基于模糊聚类分析与BP网络的电力系统短期负荷预测 [A] . 宋玲芳 . 2005

基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅