短期电力负荷预测的小波神经元网络模型的研究

被引：32

作者：

牛东晓

邢棉

谢宏

陈志业

机构：

[1] 华北电力大学电力系

来源：

电网技术 | 1999年 / 04期

关键词：

小波神经元网络,小波变换,负荷预测,全局最优解;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.1999.04.007

中图分类号：

TP18,TM715 [];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

根据短期电力负荷预测的特点，提出一种负荷预测新算法——小波神经元网络负荷预测模型。它以非线性小波基为神经元函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，从而达到全局最优的逼近效果，同时有效地克服了人工神经元网络学习速度慢、难以合理确定网络结构、存在局部极小点的固有缺陷。经实例验证，该方法能有效地提高预测精度，可用于短期电力负荷预测

引用

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