文献类型：期刊文章

作　　者：赖晓平[1] 周鸿兴[2] 田发中[3]

机构地区：[1]山东大学威海分校控制工程系,威海264209 [2]山东大学数学与系统科学院,济南250100 [3]积成电子实验所,济南250100

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家自然科学基金!(69774002)

年　　份：2000

卷　　号：24

期　　号：1

起止页码：47-51

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：提出一种将线性模型方法和神经元网络方法相结合的负荷预测方法——混合模型神经元网络方法。该方法将一部分线性变化的负荷分量用线性模型描述，其它负荷分量用神经元网络建立，因而同时具有线性模型的优点和神经元网络的优点。将这一方法用于江苏省连云港市超前２４ｈ 负荷预测，取得了比单纯的神经元网络模型高的预测精度。

关 键 词：短期负荷预测 线性模型  电力系统 神经元网络

分 类 号：TM715]