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计量学报  2017, Vol. 38 Issue (3): 340-344    DOI: 10.3969/j.issn.1000-1158.2017.03.20
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PCA-GRNN在综合气象短期负荷预测中的应用
张淑清1,任爽1,姜安琦2,胡永涛1,张航飞1,乔永静1
1.燕山大学 电气工程学院, 河北 秦皇岛 066004
2.中南大学 信息工程学院, 湖南 长沙 410006
Application of PCA-GRNN in Integrated Meteorological Short-term Load Forecasting
ZHANG Shu-qing1,REN Shuang1,JIANG An-qi2,HU Yong-tao1,ZHANG Hang-fei1,QIAO Yong-jing1
1. Institute of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, Hebei 066004, China
2. College of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha, Hunan 410006, China
全文: PDF (828 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为克服由气象因子较多且信息互嵌造成输入量多、预测时间长、预测精度低的缺点,引入主成分分析(PCA)提取气象因子特征量,与历史负荷数据共同作为建模对象;同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于广义回归神经网络(GRNN)的短期负荷预测模型。通过对实际电力负荷数据的预测,证明该方法与传统神经网络预测模型相比,明显提高预测精度和速度,具有实用性和有效性。
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作者相关文章
张淑清
任爽
姜安琦
胡永涛
张航飞
乔永静
关键词 计量学短期负荷预测电力负荷主成分分析广义回归神经网络气象因子    
Abstract:In order to avoid the shortcomings such as redundancy inputs, long prediction time and low prediction accuracy, which caused by more weather factors and information embedded each other, principal component analysis (PCA) is adopted to extract characteristics of weather factors which are taken as the modeling objects, together with the dates of historical load. Simultaneously, against the shortcoming of BP neural network under dynamic performance, short-term load forecasting model based on generalized regression neural network (GRNN) is established. Comparing with the traditional network model, the forecast to the actual power system load proved that, this method can improve the prediction accuracy and speed significantly and was more practical and effective.
Key wordsmetrology    short-term load forecasting    power system load    PCA    GRNN    weather factors
收稿日期: 2015-06-29      发布日期: 2017-04-19
PACS:  TB971  
基金资助:国家自然科学基金(61573302,61077071);河北省自然科学基金(F2016203496,F2015203413)
通讯作者: 张淑清     E-mail: zhshq-yd@163.com
作者简介: 张淑清(1966-),女,河北秦皇岛人,燕山大学教授,博士,主要研究方向为弱信号检测、智能信号处理等。zhshq-yd@163.com
引用本文:   
张淑清,任爽,姜安琦,胡永涛,张航飞,乔永静. PCA-GRNN在综合气象短期负荷预测中的应用[J]. 计量学报, 2017, 38(3): 340-344.
ZHANG Shu-qing,REN Shuang,JIANG An-qi,HU Yong-tao,ZHANG Hang-fei,QIAO Yong-jing. Application of PCA-GRNN in Integrated Meteorological Short-term Load Forecasting. Acta Metrologica Sinica, 2017, 38(3): 340-344.
链接本文:  
http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/10.3969/j.issn.1000-1158.2017.03.20     或     http://jlxb.china-csm.org:81/Jwk_jlxb/CN/Y2017/V38/I3/340
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