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计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法
1
作者
杨小磊
过夏明
+2 位作者
路轶
张大伟
廖晔
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期121-126,共6页
针对温度累积效应对负荷变化造成的影响,提出了一种计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法。将持续高温对电网负荷的影响计入预测模型中,并利用模块化神经网络保证了对温度累积效应学习的独立性和准确性。由三个子网络构成多模块神经...
针对温度累积效应对负荷变化造成的影响,提出了一种计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法。将持续高温对电网负荷的影响计入预测模型中,并利用模块化神经网络保证了对温度累积效应学习的独立性和准确性。由三个子网络构成多模块神经网络的第一层,以温度、时间及负荷特征为输入参数,所得负荷预测的准确度可达98.13%,且误差较修正前降低了28.63%。结果表明,所提算法具有更高的预测准确性和运行效率。
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关键词
负荷预测
智能电网
温度累积效应
温度修正
神经网络
多模块
温度特征
时间特征
负荷特征
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职称材料
题名
计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法
1
作者
杨小磊
过夏明
路轶
张大伟
廖晔
机构
西南交通大学电气工程学院
国网四川省电力
公司
电力调度控制中心
北京清能互联科技有限公司智能产品部
出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第2期121-126,共6页
基金
国家自然科学基金项目(41402246)
国网四川省电力公司科技项目(5219992000MN)。
文摘
针对温度累积效应对负荷变化造成的影响,提出了一种计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法。将持续高温对电网负荷的影响计入预测模型中,并利用模块化神经网络保证了对温度累积效应学习的独立性和准确性。由三个子网络构成多模块神经网络的第一层,以温度、时间及负荷特征为输入参数,所得负荷预测的准确度可达98.13%,且误差较修正前降低了28.63%。结果表明,所提算法具有更高的预测准确性和运行效率。
关键词
负荷预测
智能电网
温度累积效应
温度修正
神经网络
多模块
温度特征
时间特征
负荷特征
Keywords
load forecasting
smart grid
temperature cumulative effect
temperature correction
neural network
multi-module
temperature characteristic
time characteristic
load characteristic
分类号
TM744 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
计及温度累积效应的智能电网负荷预测算法
杨小磊
过夏明
路轶
张大伟
廖晔
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024
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