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基于解释结构模型的城市电力负荷预测
被引量：
9
1
作者
何永秀
陶卫君
+3 位作者
杨卫红
戴爱英
蔡琦
Furong LI
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2009年第20期37-42,共6页
影响城市电力负荷的不确定风险因素很多,各种风险因素之间相互影响,形成一个复杂的系统。研究风险系统的结构和相互关系,以及这些风险因素对城市电力负荷的影响,对于城市电网规划非常有意义。文中以影响城市电力负荷的风险因素为研究对...
影响城市电力负荷的不确定风险因素很多,各种风险因素之间相互影响,形成一个复杂的系统。研究风险系统的结构和相互关系,以及这些风险因素对城市电力负荷的影响,对于城市电网规划非常有意义。文中以影响城市电力负荷的风险因素为研究对象,运用解释结构模型(ISM)对影响城市电力负荷的风险因素进行了分析,并构建了该风险系统的阶层结构图及风险传递链。在此基础上,建立了基于ISM风险分析的城市电力负荷预测模型。通过北京市2001年—2008年全社会用电量算例检验,所提出的方法可以有效提高城市电力负荷预测水平,为城市电力负荷预测风险管理提供决策基础。
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关键词
城市电力负荷预测
解释结构模型
风险
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职称材料
采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法
被引量：
3
2
作者
周胜瑜
周任军
+1 位作者
李红英
康信文
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期15-22,共8页
传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。...
传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。
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关键词
混合语言信息群决策方法
城市
电力
负荷
密度
预测
BP神经网络
三大类指标
指标综合评分值
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职称材料
题名
基于解释结构模型的城市电力负荷预测
被引量：
9
1
作者
何永秀
陶卫君
杨卫红
戴爱英
蔡琦
Furong LI
机构
华北电力大学工商管理学院
华北电网有限公司
University of Bath
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2009年第20期37-42,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(70671042,70771039)
教育部人文社科基金资助项目(07JA790092)~~
文摘
影响城市电力负荷的不确定风险因素很多,各种风险因素之间相互影响,形成一个复杂的系统。研究风险系统的结构和相互关系,以及这些风险因素对城市电力负荷的影响,对于城市电网规划非常有意义。文中以影响城市电力负荷的风险因素为研究对象,运用解释结构模型(ISM)对影响城市电力负荷的风险因素进行了分析,并构建了该风险系统的阶层结构图及风险传递链。在此基础上,建立了基于ISM风险分析的城市电力负荷预测模型。通过北京市2001年—2008年全社会用电量算例检验,所提出的方法可以有效提高城市电力负荷预测水平,为城市电力负荷预测风险管理提供决策基础。
关键词
城市电力负荷预测
解释结构模型
风险
Keywords
urban power load forecasting
interpretative structure modeling
risk
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法
被引量：
3
2
作者
周胜瑜
周任军
李红英
康信文
机构
智能电网运行与控制湖南省重点实验室(长沙理工大学)
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014年第7期15-22,共8页
基金
国家自然科学基金资助(51277016)
湖南省高校创新平台开放基金项目(12K074)
湖南省研究生科研创新项目立项(CX2011B359)~~
文摘
传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。
关键词
混合语言信息群决策方法
城市
电力
负荷
密度
预测
BP神经网络
三大类指标
指标综合评分值
Keywords
group decision-making method of mixed language information
urban density of power load forecasting
BP neuralnetwork
three types of indicators
comprehensive score values of indicators
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于解释结构模型的城市电力负荷预测
何永秀
陶卫君
杨卫红
戴爱英
蔡琦
Furong LI
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2009
9
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职称材料
2
采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法
周胜瑜
周任军
李红英
康信文
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2014
3
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职称材料
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