期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到3篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
考虑城市发展水平综合评分的城市电力负荷密度预测法
1
作者 周任军 周胜瑜 +3 位作者 文明 赵慧材 申磊 杨雨薇 《电力科学与技术学报》 CAS 2013年第2期34-37,共4页
针对负荷密度指标法计算量大、过程复杂、预测精度依赖于大量样本数据的问题,提出基于城市发展水平综合评分的预测法,采用主成分分析法计算城市发展水平综合评分指标,利用该指标和趋势外推技术预测城市的负荷密度值.通过对8个城市的负... 针对负荷密度指标法计算量大、过程复杂、预测精度依赖于大量样本数据的问题,提出基于城市发展水平综合评分的预测法,采用主成分分析法计算城市发展水平综合评分指标,利用该指标和趋势外推技术预测城市的负荷密度值.通过对8个城市的负荷密度值及城市发展水平综合评分值做比较分析,预测其中某一城市的负荷密度值,结果表明预测计算过程简单方便,具有很好的预测效果. 展开更多
关键词 城市发展水平综合评分 电力负荷密度预测 趋势外推 主成分分析
下载PDF
采用混合语言信息群决策的电力负荷密度预测法 被引量：3
2
作者 周胜瑜 周任军 +1 位作者 李红英 康信文 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期15-22,共8页
传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。... 传统城市空间负荷密度预测法在实际预测过程中其结果的可信度依赖于大量有效的样本数据,而在实际中收集到较齐全的可行样本数据存在很大的难度。为此提出了一种将混合语言信息群决策方法和BP神经网络相结合的城市电力负荷密度预测法。该方法采用基于混合语言信息的群决策方法,通过各决策者的评价,计算城市各小区相应的经济、人口、地理环境的综合评分值,并利用BP神经网络,训练各指标综合评分值与相应的小区负荷密度,利用训练后的网络结构和待定小区的各指标综合评分结果,预测城市该小区的负荷密度。通过对城市若干小区的负荷密度及各指标综合评分值做比较分析,预测了部分小区的负荷密度值。结果表明预测计算过程摆脱了需要大量收集特定指标定量数据的问题,并且预测结果具有较高的可信度。 展开更多
关键词 混合语言信息群决策方法 城市电力负荷密度预测 BP神经网络 三大类指标 指标综合评分值
下载PDF
基于CNN特征选择与QRGRU的电力负荷概率密度预测方法 被引量：13
3
作者 丁学辉 许海林 +1 位作者 罗颖婷 鄂盛龙 《电力信息与通信技术》 2021年第6期32-38,共7页
针对一般预测方法难以提供负荷概率性信息,且难以兼顾负荷数据的时序性和天气、日类型等非连续特征的缺陷,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合门控循环神经网络分位数回归(Gated Recurrent Neural Net... 针对一般预测方法难以提供负荷概率性信息,且难以兼顾负荷数据的时序性和天气、日类型等非连续特征的缺陷,文章提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合门控循环神经网络分位数回归(Gated Recurrent Neural Network Quantile Regression,QRGRU)的概率密度预测方法。将历史负荷值、天气及日类型等信息利用滑动时间窗构造连续特征图,通过CNN提取不同类型特征的潜在信息,以此作为QRGRU输入,预测不同分位点下未来一天任意时刻负荷的预测结果,并通过核密度估计获得任意时刻负荷的概率密度分布。实验结果表明,采用CNN学习不同类型特征与负荷需求的关系,并结合QRGRU和核密度估计技术,可以更好地解决电力负荷概率密度预测问题。 展开更多
关键词 电力负荷概率密度预测 卷积神经网络 门控循环神经网络分位数回归 核密度估计
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部