文献类型：期刊文章

作　　者：刘耀年[1] 杨德友[1] 庞松岭[2] 刘岱[3]

机构地区：[1]东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林市132012 [2]海南电网公司,海南海口570203 [3]海口供电局,海南海口570001

出　　处：《电工电能新技术》

年　　份：2008

卷　　号：27

期　　号：3

起止页码：13-17

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出了采用经验模态分解(EMD)、动态神经网络与BP型神经网络相结合的混合模型进行电力系统短期负荷预测的方法。首先运用EMD将非平稳的负荷序列分解,然后根据分解后各分量的特点构造不同的动态神经网络对各分量分别进行预测,最后对各分量预测结果采用BP网络进行重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。

关 键 词：短期负荷预测 经验模态分解 动态神经网络

分 类 号：TM734]