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基于改进ART2网络的电力负荷脏数据辨识与调整
被引量：
9
1
作者
顾民
葛良全
秦健
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2007年第16期70-74,共5页
为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART...
为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART2模式漂移的不足,然后根据残差理论以及电力负荷曲线固有的特征,增加了鉴别修正子系统。利用模型中传统的ART2部分对负荷曲线进行分类并提取其特征曲线,然后再利用鉴别修正子系统对输入的负荷数据进行脏数据辨识与调整。实例分析说明了该方法的有效性。
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关键词
负荷预测
脏数据辨识
ART2神经网络
模式漂移
残差
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题名
基于改进ART2网络的电力负荷脏数据辨识与调整
被引量：
9
1
作者
顾民
葛良全
秦健
机构
成都理工大学核技术与自动化工程学院
海门市供电公司
出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2007年第16期70-74,共5页
文摘
为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART2模式漂移的不足,然后根据残差理论以及电力负荷曲线固有的特征,增加了鉴别修正子系统。利用模型中传统的ART2部分对负荷曲线进行分类并提取其特征曲线,然后再利用鉴别修正子系统对输入的负荷数据进行脏数据辨识与调整。实例分析说明了该方法的有效性。
关键词
负荷预测
脏数据辨识
ART2神经网络
模式漂移
残差
Keywords
load forecasting
dirty data identification
ART2 neural network
pattern drifting
residual error
分类号
TM714 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进ART2网络的电力负荷脏数据辨识与调整
顾民
葛良全
秦健
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2007
9
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