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电力负荷预估的神经网络正则化及其应用
被引量：
2
1
作者
邓宏贵
罗安
曹建
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006年第8期1495-1497,共3页
电力负荷预估是目前世界上公认的解决电力资源合理配置的有效措施.而负荷时序预测是实现智能电力系统的关键技术,是一个非常复杂的问题,该问题的解决要求应用大型神经网络.对于庞大的网络,正则化非常重要,需要特别关注,才能实现网络的...
电力负荷预估是目前世界上公认的解决电力资源合理配置的有效措施.而负荷时序预测是实现智能电力系统的关键技术,是一个非常复杂的问题,该问题的解决要求应用大型神经网络.对于庞大的网络,正则化非常重要,需要特别关注,才能实现网络的实用性.为了解决这个问题,我们提出了基于OBD模式的神经网络正则化算法,算法的核心是海森(Hessian)矩阵获取与迭代;讨论了基于该模型的电力负荷预估数值结果.这些结论表明:本文提出的正则化方法的应用有效改善了电力负荷预估的精度.
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关键词
电力负荷预估
实时预测
正则化
二阶灵敏度算法
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职称材料
题名
电力负荷预估的神经网络正则化及其应用
被引量：
2
1
作者
邓宏贵
罗安
曹建
机构
中南大学信息科学与工程学院
中南大学物理学院电信系
湖南大学电气与信息工程学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006年第8期1495-1497,共3页
基金
国家"十.五"重点科技攻关项目(2002BA218C)资助.
文摘
电力负荷预估是目前世界上公认的解决电力资源合理配置的有效措施.而负荷时序预测是实现智能电力系统的关键技术,是一个非常复杂的问题,该问题的解决要求应用大型神经网络.对于庞大的网络,正则化非常重要,需要特别关注,才能实现网络的实用性.为了解决这个问题,我们提出了基于OBD模式的神经网络正则化算法,算法的核心是海森(Hessian)矩阵获取与迭代;讨论了基于该模型的电力负荷预估数值结果.这些结论表明:本文提出的正则化方法的应用有效改善了电力负荷预估的精度.
关键词
电力负荷预估
实时预测
正则化
二阶灵敏度算法
Keywords
electric load forecasting
time-series prediction
regularization
second-order sensitivity algorithm
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电力负荷预估的神经网络正则化及其应用
邓宏贵
罗安
曹建
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2006
2
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