基于分数阶灰色Elman组合模型的中长期负荷预测

论文摘要

针对电力系统中长期负荷预测样本少、间隔时间长、影响因素多等问题,提出基于分数阶灰色Elman的组合预测模型,首先针对负荷预测样本少、增长趋势明显的特点,利用分数阶灰色模型弱化原始序列的随机性,降低解的扰动界,其次利用Elman神经网络模型适应性与学习能力强的特点来解决负荷的非线性及影响因素复杂的问题,然后根据最优模型赋予二者最优权值,得到最终的组合模型,最后采用傅里叶级数残差校正模型修正组合模型的误差。仿真结果表明,本文提出的方法可有效拟合负荷的变化趋势,提升负荷预测的准确度。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 周步祥,罗燕萍,张百甫,董申

关键词: 分数阶灰色预测,神经网络,最优组合模型,傅里叶级数残差校正,负荷预测

来源: 水电能源科学 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 四川大学电气信息学院

分类号: TM715

页码: 192-195

总页数: 4

文件大小: 329K

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标签：分数阶灰色预测论文;  神经网络论文;  最优组合模型论文;  傅里叶级数残差校正论文;  负荷预测论文;