基于灰色神经网络的电力系统负荷预测

本资料包含pdf文件1个，下载需要1积分

负荷预测是电力系统规划、供电、调度等部门的重的基础工作。对于经济合理地安排发电机组的启停及检修计划，保持电网安全稳定运行以及未来电网的增容和改建等有十分重的作用。文章提出了一种基于灰色预测和神经网络组合的电力系统负荷预测方法。在灰色预测中通过对历史数据作不同的取舍，并经累加生成后建立不同的模型。然后再把各种灰色模型（GM）的预测结果作为神经网络的输入，神经网络的输出则为组合预测的结果。学习方法使用BP算法。灰色神经网络方法综合了GM预测所需原始数据少、方法简单，而神经网络具有非线性的拟合能力的特点，提高了预测精度。算例表明了所提方法是可行有效的。

灰色预测，灰色神经网络，组合预测。

基于灰色神经网络的电力系统负荷预测。