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基于WHAC-E组合预测模型的短期电力负荷预测 被引量:1
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作者 苏士美 王明霞 +1 位作者 姚猛 张建华 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期86-89,共4页
首先选用回归滑动平均、神经网络模型、支持向量机模型和粒子群优化支持向量机模型4种单一模型进行预测分析;然后利用运筹学中非最优的组合预测思想,选线性组合、加权几何平均组合和加权调和平均组合3种组合模型及等权法、简单加权平均... 首先选用回归滑动平均、神经网络模型、支持向量机模型和粒子群优化支持向量机模型4种单一模型进行预测分析;然后利用运筹学中非最优的组合预测思想,选线性组合、加权几何平均组合和加权调和平均组合3种组合模型及等权法、简单加权平均法、均方误差倒数法和熵值法4种组合模型权重求解方法;通过某电力公司原始负荷记录数据及实时气象数据对其三日负荷进行预测,算例分析验证了所提出的组合预测模型应用在短期电力负荷中具有有效性和精确性,能够为短期电力负荷预测提供一定的借鉴. 展开更多
关键词 负荷预测 单一预测模型 熵值法 加权调和平均 组合预测
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