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电力负荷特性属性综合评价刍议被引量：1: 1; 作者王亚雄贺文武《统计与信息论坛》 2004年第5期44-46,共3页; 文章基于属性数学理论,从电力负荷特性的统计度量、参评指标的选用、评级标准的构建、属性测度函数的构造以及综合权数的确定等方面,结合实例对电力负荷特性的属性综合评价基本思想与过程进行了讨论,并与其它综合评价方法进行了比较,阐... 展开更多; 关键词属性数学电力负荷特性属性综合评价; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法被引量：25: 2; 作者肖白刘庆永 +2 位作者牛强綦雪松王皓《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期301-307,共7页; 针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发... 展开更多; 关键词电力负荷特性 RBF神经网络空间负荷预测负荷最大值元胞; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进灰色关联度的电力负荷影响因素量化分析模型被引量：53: 3; 作者王雁凌吴梦凯 +1 位作者周子青马洪宇《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1772-1778,共7页; 当前我国电力负荷发展面临经济新常态,产业结构调整、节能减排等政策深入推进新形势。在此背景下,提出一种基于改进灰色关联度的电力负荷影响因素量化分析模型。首先,构建了宏观与微观相结合、层次化的负荷影响因素指标体系,系统地反映... 展开更多; 关键词改进灰色关联度双向加权电力负荷特性量化分析负荷预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

聚类分析法在短期负荷预测中的应用被引量：2: 4; 作者贺东明《广东电力》 2006年第1期18-21,共4页; 短期负荷预测是指预测未来24 h内的电力负荷需求,这是一项非常重要的工作。目前,负荷预测的实用计算方法有很多,线性回归法、时间序列法、人工神经网络法等等,但是,这些算法的预测精度欠佳。现根据相似日负荷的相似性,提出利用聚类分析... 展开更多; 关键词短期负荷预测电力负荷特性聚粪分析法人工神经网络法; 在线阅读下载PDF 职称材料

用典型负荷曲线叠加法编制韶关地区日负荷曲线: 5; 作者章文胡秀珍《广东电力》 2005年第9期3-7,共5页; 负荷特性的调研和分析作为电力市场分析的一项基础工作,对于电力企业的经营、规划和发展越来越重要。针对韶关地区电力负荷发展的实际情况,以韶关地区各典型行业的日负荷曲线为依据,考虑到现有调度录得的日负荷曲线的不足,运用典型负荷... 展开更多; 关键词电力负荷特性典型负荷曲线叠加法日负荷曲线; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电力负荷特性属性综合评价刍议被引量：1: 1; 作者王亚雄贺文武; 机构湖南大学统计学系; 出处《统计与信息论坛》 2004年第5期44-46,共3页; 文摘文章基于属性数学理论,从电力负荷特性的统计度量、参评指标的选用、评级标准的构建、属性测度函数的构造以及综合权数的确定等方面,结合实例对电力负荷特性的属性综合评价基本思想与过程进行了讨论,并与其它综合评价方法进行了比较,阐述了电力负荷特性属性综合评价良好的适用性。; 关键词属性数学电力负荷特性属性综合评价; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法被引量：25: 2; 作者肖白刘庆永牛强綦雪松王皓; 机构东北电力大学电气工程学院国网吉林省电力有限公司吉林市供电公司; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期301-307,共7页; 基金国家自然科学基金项目(51177009)~~; 文摘针对元胞历史负荷数据的特点,结合RBF神经网络在非线性拟合方面的优势,提出了一种基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法。该方法以元胞的历史负荷数据为基础,横向从元胞的年历史负荷特性入手,描述各元胞年负荷峰值段的发展趋势;纵向从元胞日最大负荷出现的时刻入手,刻画峰值时段的最大负荷数据群。在充分地考虑元胞负荷的季节特性、双峰特性和转移特性对空间负荷预测精度影响的基础上,构建出一种合理的峰值时段最大负荷数据群的双向选取模型。然后采用RBF神经网络对所选取的最大负荷数据群进行训练和预测,进而得到目标年各元胞的年最大负荷预测值。工程实例验证了该方法的实用性和有效性。; 关键词电力负荷特性 RBF神经网络空间负荷预测负荷最大值元胞; Keywords power load characteristics RBF neural network spatial load forecasting maximum load cell; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进灰色关联度的电力负荷影响因素量化分析模型被引量：53: 3; 作者王雁凌吴梦凯周子青马洪宇; 机构华北电力大学电气与电子工程学院; 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1772-1778,共7页; 文摘当前我国电力负荷发展面临经济新常态,产业结构调整、节能减排等政策深入推进新形势。在此背景下,提出一种基于改进灰色关联度的电力负荷影响因素量化分析模型。首先,构建了宏观与微观相结合、层次化的负荷影响因素指标体系,系统地反映新形势下经济、政策等对负荷的影响;再次,针对传统灰色关联分析模型对历史数据的差异性和未来的电力发展形势考虑不足问题,通过对历史时期和因素指标分别加权,提出一种改进的灰色关联分析模型;最后,应用所提出的模型,对影响电力负荷的因素进行量化分析,所得结果相比于传统模型更加符合实际,同时依据所得结果对负荷预测等工作提出了建议。; 关键词改进灰色关联度双向加权电力负荷特性量化分析负荷预测; Keywords improved grey relational degree two-way weighted power load characteristics quantitative analysis load forecasting; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名聚类分析法在短期负荷预测中的应用被引量：2: 4; 作者贺东明; 机构广东电网公司佛山供电局; 出处《广东电力》 2006年第1期18-21,共4页; 文摘短期负荷预测是指预测未来24 h内的电力负荷需求,这是一项非常重要的工作。目前,负荷预测的实用计算方法有很多,线性回归法、时间序列法、人工神经网络法等等,但是,这些算法的预测精度欠佳。现根据相似日负荷的相似性,提出利用聚类分析法来进行短期负荷预测,为此,介绍聚类分析的步骤、方法及验证算例。实际运行结果表明:利用聚类分析法进行负荷短期预测,短期负荷预测的精度大大提高。; 关键词短期负荷预测电力负荷特性聚粪分析法人工神经网络法; Keywords short-term load forecasting power load characteristics cluster analysis method method of artificial neural network; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用典型负荷曲线叠加法编制韶关地区日负荷曲线: 5; 作者章文胡秀珍; 机构广东电网公司韶关供电局; 出处《广东电力》 2005年第9期3-7,共5页; 文摘负荷特性的调研和分析作为电力市场分析的一项基础工作,对于电力企业的经营、规划和发展越来越重要。针对韶关地区电力负荷发展的实际情况,以韶关地区各典型行业的日负荷曲线为依据,考虑到现有调度录得的日负荷曲线的不足,运用典型负荷曲线叠加法编制了韶关地区实际日负荷曲线。运用典型负荷曲线叠加法编制韶关地区日负荷曲线有利于确保韶关电网的安全稳定运行和可靠供电,促进工农业生产的快速发展。; 关键词电力负荷特性典型负荷曲线叠加法日负荷曲线; Keywords power load characteristics typical load curve superposition method daily load curve; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	电力负荷特性属性综合评价刍议	王亚雄贺文武	《统计与信息论坛》	2004	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于元胞负荷特性分析的RBF神经网络空间负荷预测方法	肖白刘庆永牛强綦雪松王皓	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2018	25	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进灰色关联度的电力负荷影响因素量化分析模型	王雁凌吴梦凯周子青马洪宇	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2017	53	在线阅读下载PDF 职称材料
4	聚类分析法在短期负荷预测中的应用	贺东明	《广东电力》	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	用典型负荷曲线叠加法编制韶关地区日负荷曲线	章文胡秀珍	《广东电力》	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料