文献类型：期刊文章

作　　者：周德强[1] 武本令[2]

机构地区：[1]长江大学信息与数学学院,湖北荆州434023 [2]许昌市高级技工学校,河南许昌461000

出　　处：《电力系统保护与控制》

基　　金：湖北省教育厅科学技术研究项目(D20111305;Q20101309)

年　　份：2011

卷　　号：39

期　　号：21

起止页码：65-69

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了提高样本数据较少情况下中长期负荷预测的预测精度,分析了传统GM(1,1)预测模型的缺点,提出了一种适用于中长期负荷预测的GM(1,1)优化建模方法。用一个与GM(1,1)模型的时间响应式具有相同形式的连续函数,拟合灰色系统的原始离散数据,将连续函数映射到神经网络,构建了GM(1,1)模型的灰参数与BP网络权值的对应关系。用已知负荷作为训练样本,利用BP算法对网络进行优化,当网络收敛时,提取优化的灰参数,实现了应用GM(1,1)模型对中长期负荷预测的优化建模。算例分析结果表明该方法是可行且有效的。

关 键 词：GM(1,  1)模型  灰色BP神经网络模型  BP算法 优化建模  中长期负荷预测

分 类 号：TM715]