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基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测
被引量：
1
1
作者
陈宇航
王渝红
+3 位作者
南璐
何川
王腾鑫
张敏
《现代电力》
北大核心
2025年第2期352-359,共8页
为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到...
为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到相似日集合,而后采用相似日数据对BP神经网络进行训练得到单点负荷值预测结果。其次,重点考虑历史数据的周期性和时序变化趋势,基于Prophet时序模型对历史负荷数据进行周期非线性拟合。通过历史数据拟合误差反馈,调整优化模型的关键超参数,最后基于误差倒数法组合得到短期负荷预测结果。以某地区电力负荷数据作为算例验证,结果表明所提的改进预测模型预测精度更高,且在克服历史数据缺失和拟合非工作日负荷曲线等方面具有优势。
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关键词
短期负荷预测
PROPHET
自组织映射-前馈
神经网络
时间序列
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职称材料
题名
基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测
被引量：
1
1
作者
陈宇航
王渝红
南璐
何川
王腾鑫
张敏
机构
四川大学电气工程学院
国网山西电力科学研究院
出处
《现代电力》
北大核心
2025年第2期352-359,共8页
基金
国家电网公司总部科技项目(5100-202199274A-0-0-00)。
文摘
为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到相似日集合,而后采用相似日数据对BP神经网络进行训练得到单点负荷值预测结果。其次,重点考虑历史数据的周期性和时序变化趋势,基于Prophet时序模型对历史负荷数据进行周期非线性拟合。通过历史数据拟合误差反馈,调整优化模型的关键超参数,最后基于误差倒数法组合得到短期负荷预测结果。以某地区电力负荷数据作为算例验证,结果表明所提的改进预测模型预测精度更高,且在克服历史数据缺失和拟合非工作日负荷曲线等方面具有优势。
关键词
短期负荷预测
PROPHET
自组织映射-前馈
神经网络
时间序列
Keywords
short
-
term load forecasting
Prophet
SOM
-
BP
neural network
time series
分类号
TM73 [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
基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测
陈宇航
王渝红
南璐
何川
王腾鑫
张敏
《现代电力》
北大核心
2025
1
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参考文献
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