西藏林芝电网用电量的最优组合预测研究

下载PDF

导出

摘要为了科学预测西藏林芝电网用电量,提高负荷预测的准确性和精确度,提出了预测用电量的最优组合模型,即充分利用各单一模型的最大信息,以误差平方和最小为准则,求出最优加权组合系数。通过实例分析,表明其预测值比参加组合的任一单项模型的预测值都更为精确。此外还对该模型在实际中的运用以及评价等情况分别作了介绍。

作者蒋晓艳央吉卓嘎

机构地区西藏大学农牧学院工程技术学院

出处《人民长江》北大核心 2009年第21期96-98,共3页 Yangtze River

关键词用电量组合预测一元线性回归灰色预测林芝电网

分类号 TM7 [电气工程—电力系统及自动化]

引文网络
相关文献

参考文献8

1赵希正..中国电力负荷特性分析与预测[M],2002.
2康重庆,夏清,张伯明.电力系统负荷预测研究综述与发展方向的探讨[J].电力系统自动化,2004,28(17):1-11. 被引量：502
3Chen G J, Li K K, Chung T S, et al. Application of an Innovative Combined Forecasting Method Power System Load Forecasting. Electric Power System Research ,2001,59 (2). 被引量：1
4Kandil M S, El-Debeiky S M, Hasanien N E. Overview and Comparison of Long - term Forecasting Techniques for a Fast Developin Utility. Electric Power Systems Research,2002,17 (2). 被引量：1
5王明涛.确定组合预测权系数最优近似解的方法研究[J].系统工程理论与实践,2000,20(3):104-109. 被引量：64
6康重庆,夏清,刘梅,相年德.应用于负荷预测中的回归分析的特殊问题[J].电力系统自动化,1998,22(10):38-41. 被引量：51
7肖俊.基于粒子群算法的GM(1,1)模型及其应用.武汉:华中科技大学,2005. 被引量：1
8邓聚龙..灰理论基础[M],2002.

二级参考文献77

1赵海青,牛东晓.灰色优选组合预测模型及其应用[J].保定学院学报,2002,19(2):12-15. 被引量：5
2陈慧玉,孟宪生.岭估计在上海居民生活用电预测中的应用[J].高校应用数学学报（A辑）,1998,13(4):421-426. 被引量：2
3王明涛.预测方法的有效性分析[J].预测,1994,13(6):57-59. 被引量：16
4孙洪波,徐国禹,秦翼鸿.模糊理论在电力负荷预测中的应用[J].重庆大学学报（自然科学版）,1994,17(1):18-22. 被引量：9
5蒋平,鞠平.应用人工神经网络进行中期电力负荷预报[J].电力系统自动化,1995,19(6):11-17. 被引量：15
6陈章潮,顾洁.模糊理论在上海浦东新区电力负荷预测中的应用[J].系统工程理论与实践,1995,15(1):63-68. 被引量：11
7康重庆,夏清,相年德.灰色系统参数估计与不良数据辨识[J].清华大学学报（自然科学版）,1997,37(4):72-75. 被引量：27
8康重庆，清华大学学报，1997年，37卷，4期被引量：1
9团体著者，电力需求预测工作条例（试行），1995年被引量：1
10王锡凡，电力系统规划基础，1994年被引量：1

共引文献606

1田杨阳,张小斐,耿俊成,王楠,李丰君.基于改进聚类和LSTM的居民小区中长期负荷预测[J].河南电力,2020,48(S02):58-63. 被引量：4
2张子阳,王珂珂.基于灰色关联和麻雀搜索算法的电力负荷预测[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2022,41(3):283-288. 被引量：6
3陈怡洁,陈锁群.智能组合模型在短期负荷预测中的应用[J].电子技术（上海）,2020(7):152-153.
4吕海灿,王伟峰,赵兵,张毅,郭秋婷,胡伟.基于Wide&Deep-LSTM模型的短期台区负荷预测[J].电网技术,2020,44(2):428-436. 被引量：56
5阮仁俊,刘天琪,王雪.基于GMC(1,N)的多因素负荷预测模型及其应用[J].四川电力技术,2008,31(6):73-76. 被引量：2
6张倩,沈利,蔡焕杰,葛彩莲,王健.基于灰色理论和回归分析的需水量组合预测研究[J].西北农林科技大学学报（自然科学版）,2010,38(8):223-227. 被引量：24
7樊一娜.基于小波变换的短期电力负荷预测[J].青海大学学报（自然科学版）,2012,30(1):25-29.
8丁剑,艾明建,吴安平.西部大开发第二个十年四川省电力需求预测[J].中国电力,2012,45(9):35-39. 被引量：7
9王述仲.基于快速本征模态分解的电力系统短期负荷预测[J].中国电机工程学报,2013,33(S1):79-84. 被引量：8
10陈素华,贺凌霄.电网短期负荷预测管理系统的应用研究[J].电气传动,2013,43(S1):186-189. 被引量：2

1蒋晓艳,何川.基于最优组合预测法的电网负荷预测[J].水电能源科学,2010,28(3):149-151. 被引量：3
2蒋晓艳,何川,方蕾.基于最优组合预测法的电网用电量预测[J].中国西部科技,2010,9(14):36-38. 被引量：6
3蒋晓艳.西藏林芝电网负荷特性分析研究[J].中国西部科技,2009,8(27):11-13.
4汤勇.变压器故障诊断中的主成分分析研究[J].中国机械,2014,0(18):233-235. 被引量：1
5刘公民.励磁系统模型对林芝电网暂态稳定性的影响分析[J].甘肃科技,2012,28(2):54-56.
6蒋晓艳,何川,李朝霞.变权重组合预测模型在区域电网负荷预测中的应用[J].内江科技,2010,31(7):82-83. 被引量：2
7蒋晓艳.西藏林芝电网负荷特性分析[J].西藏科技,2010(5):72-74. 被引量：1
8孙秀卉,刘莉.回归分析法在年用电量预测中的应用[J].沈阳工程学院学报（自然科学版）,2005,1(2):71-72. 被引量：4
9方仁挺,田位平.基于PSASP的西藏林芝电网电压稳定研究[J].中国电力,2014,47(4):70-74. 被引量：1
10张德升.电力负荷中期预测方法[J].平原大学学报,2003,20(4):18-19. 被引量：1

人民长江

2009年第21期

浏览历史

内容加载中请稍等...

西藏林芝电网用电量的最优组合预测研究

参考文献8

二级参考文献77

共引文献606

相关作者

相关机构

相关主题

浏览历史