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基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测
被引量：
73
1
作者
李国庆
刘钊
+1 位作者
金国彬
权然
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期437-445,共9页
电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网...
电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法。首先,将电力系统中电力负荷变量、气象变量等各种状态变量的延迟变量视为独立的影响因素,采用BP神经网络算法针对不同组延迟变量分别进行训练和预测,得到多个预测值。然后,采用核密度估计法拟合多个预测值形成分布的概率密度函数。最后,通过期望估计法或聚合估计法计算得出电力负荷的最终预测值。选取实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法适用于训练数据较少的超短期负荷预测,且相较于几种常规预测算法具有更高的预测精度以及较强的稳定性。
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关键词
超短期负荷预测
随机分布式嵌入框架
BP神经网络
非线性动力系统
短期数据
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职称材料
题名
基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测
被引量：
73
1
作者
李国庆
刘钊
金国彬
权然
机构
现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第2期437-445,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB0904700).
文摘
电力系统超短期负荷预测易受到气象、假日等多种因素共同作用的影响,因此,实现其精准预测较为困难。为提高预测精度,往往需要大量的历史数据进行训练。针对历史数据较少的新建初期电力系统,提出了一种基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测方法。首先,将电力系统中电力负荷变量、气象变量等各种状态变量的延迟变量视为独立的影响因素,采用BP神经网络算法针对不同组延迟变量分别进行训练和预测,得到多个预测值。然后,采用核密度估计法拟合多个预测值形成分布的概率密度函数。最后,通过期望估计法或聚合估计法计算得出电力负荷的最终预测值。选取实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法适用于训练数据较少的超短期负荷预测,且相较于几种常规预测算法具有更高的预测精度以及较强的稳定性。
关键词
超短期负荷预测
随机分布式嵌入框架
BP神经网络
非线性动力系统
短期数据
Keywords
ultra short-term load forecasting
randomly distributive embedded framework
BP neural network
nonlinear dynamical systems
short-term data
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的超短期电力负荷预测
李国庆
刘钊
金国彬
权然
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020
73
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