文献类型：期刊文章

作　　者：王剑英[1] 马戈[1] 许洪范[1]

机构地区：[1]南阳理工学院应用数学系,河南南阳473004

出　　处：《数学的实践与认识》

年　　份：2009

卷　　号：39

期　　号：18

起止页码：30-35

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSCD、CSCD_E2011_2012、MR、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：电力负荷预测的实质是对电力市场需求的预测,是利用以往的历史数据资料找出电力负荷的变化规律,进而预测负荷在未来时期的变化趋势.由于经济、气候以及工业生产等诸多因素的约束和限制,电力负荷预测精度很难提高.一个好的实用的电力负荷预测模型则要求既能充分利用负荷的历史数据,又能灵活方便地综合考虑其他多种相关因素的影响.提出了回归与自回归模型相结合的时间序列混合回归预测模型,它的待估参数由BP神经网络进行修正,经实例验证,预测效果良好.

关 键 词：电力负荷 时间序列 白噪声 自回归模型 BP神经网络

分 类 号：F224] F407.61