| 基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测 |
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| 引用本文： | 张淑清,任 爽,师荣艳,刘子玥,姜万录.基于多变量气象因子的LMBP电力日负荷预测[J].仪器仪表学报,2015,36(7):1646-1652. |
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| 作者姓名： | 张淑清 任 爽 师荣艳 刘子玥 姜万录 |
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| 作者单位： | 燕山大学电气工程学院 河北省测试计量技术及仪器重点实验室 秦皇岛 066004 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61077071,51475405)、河北省自然科学基金(F2015203413)、河北省高等学校科学技术研究重点（ZD2014100）项目资助 |
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| 摘 要： | 提出基于主成分分析处理多天气因素的LMBP电力负荷预测模型。采用主成分分析技术对多气象因素进行降维处理,提取多天气因素特征量,既全面表征天气因素对电力负荷的影响,又简化预测模型。将得到的新气象特征量与历史负荷数据共同作为建模对象。采用基于L-M优化算法的BP神经网络(LMBP)进行预测分析,通过最速梯度下降法和牛顿法之间的自适应调整优化网络权值,有效提高网络的收敛速度和泛化能力。通过对美国南部某地区实际电力负荷系统进行预测分析表明该方法可以有效提高预测精度和预测效率。
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| 关 键 词： | 短期负荷预测 多变量气象因子 主成分分析 LMBP神经网络 |
Multiple weather factors based LMBP method for daily power load forecasting |
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| Zhang Shuqing,Ren Shuang,Shi Rongyan,Liu Ziyue,Jiang Wanlu.Multiple weather factors based LMBP method for daily power load forecasting[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2015,36(7):1646-1652. |
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| Authors: | Zhang Shuqing Ren Shuang Shi Rongyan Liu Ziyue Jiang Wanlu |
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| Affiliation: | Institute of Electrical Engineering, the Key Laboratory of Measurement Technology and
Instrumentation of Hebei Province, Yanshan University, Qinhuangdao 066004, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | short term load forecasting multiple weather factors principal component analysis LMBP neural network |
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