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题名基于分数阶灰色Elman组合模型的中长期负荷预测
被引量：5
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作者
周步祥
罗燕萍
张百甫
董申
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机构
四川大学电气信息学院
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2019年第2期192-195,共4页
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文摘
针对电力系统中长期负荷预测样本少、间隔时间长、影响因素多等问题,提出基于分数阶灰色Elman的组合预测模型,首先针对负荷预测样本少、增长趋势明显的特点,利用分数阶灰色模型弱化原始序列的随机性,降低解的扰动界,其次利用Elman神经网络模型适应性与学习能力强的特点来解决负荷的非线性及影响因素复杂的问题,然后根据最优模型赋予二者最优权值,得到最终的组合模型,最后采用傅里叶级数残差校正模型修正组合模型的误差。仿真结果表明,本文提出的方法可有效拟合负荷的变化趋势,提升负荷预测的准确度。
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关键词
分数阶灰色预测
ELMAN神经网络
最优组合模型
傅里叶级数残差校正
负荷预测
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Keywords
fractional-order gray model
Elman neural network
optimal combination model
Fourier series residual correction model
load forecasting
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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