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《继电器》 2008年06期
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基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法

徐剑  陆俊  孙毅  唐良瑞  
【摘要】:结合粗糙集理论、遗传算法和神经网络的优点,提出了一种新的短期负荷预测方法—基于粗糙集的遗传神经网络负荷预测模型。由于影响短期负荷预测的因素众多,通过粗糙集理论中的属性约简对神经网络的输入进行了筛选,找到与预测量相关性大的影响因素作为输入量,减少了神经网络的工作量。为了解决神经网络自身收敛速度慢和容易陷入局部极小的缺陷,利用具有全局搜索能力强等优点的遗传算法与之相结合。实验证明了该算法在速度和精度上都能得到了提高,此方法在短期负荷预测中是可行性、有效性。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张红斌,贺仁睦,刘应梅;基于KOHONEN神经网络的电力系统负荷动特性聚类与综合[J];中国电机工程学报;2003年05期
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3 雷亚洲,王伟胜,印永华,戴慧珠;风电对电力系统运行的价值分析[J];电网技术;2002年05期
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6 龙立波;姚建刚;李连结;钱卫华;;短期电力负荷预测中的数据处理技术[J];电力需求侧管理;2007年01期
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10 高山,单渊达;神经网络短期负荷预测输入变量选择新方法[J];电力系统自动化;2001年22期
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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2 李敏生,刘斌;BP学习算法的改进与应用[J];北京理工大学学报;1999年06期
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中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王翠茹;欧芳芳;李杰;;基于优化决策树的短期电力负荷预测[J];微计算机信息;2008年36期
2 牛丽仙;苑津莎;张英慧;;基于粗糙集和支持向量机的电力系统短期负荷预测[J];电力科学与工程;2010年02期
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5 徐剑;陆俊;孙毅;唐良瑞;;基于粗糙集的遗传神经网络短期负荷预测方法[J];继电器;2008年06期
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8 方瑞明;;集成RS和SVR的电力系统短期负荷预测方法[J];华侨大学学报(自然科学版);2007年03期
9 栗然;曹磊;李莉;仝全利;;影响电力系统短期负荷预测因素的权重分析方法[J];华北电力大学学报(自然科学版);2007年05期
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 杨丽君;郑绳楦;;基于RS和多类SVM的变压器故障诊断[A];第七届青年学术会议论文集[C];2005年
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5 胡松峰;彭显刚;;电网短期负荷预测方法综述[A];武汉(南方九省)电工理论学会第22届学术年会、河南省电工技术学会年会论文集[C];2010年
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中国重要报纸全文数据库 前7条
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5 本报记者 林海宇;对迎峰度夏和奥运保电工作再部署再动员[N];华东电力报;2008年
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 王硕禾;基于短期负荷预测技术的电能控制系统研究[D];天津大学;2009年
2 张智晟;基于多元理论融合的电力系统短期负荷预测的研究[D];天津大学;2004年
3 程其云;基于数据挖掘的电力短期负荷预测模型及方法的研究[D];重庆大学;2004年
4 冯丽;数据挖掘和人工智能理论在短期电力负荷预测中的应用研究[D];浙江大学;2005年
5 杨奎河;短期电力负荷的智能化预测方法研究[D];西安电子科技大学;2004年
6 张德利;基于贝叶斯网络的故障智能诊断方法研究[D];华北电力大学(河北);2008年
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8 雷绍兰;基于电力负荷时间序列混沌特性的短期负荷预测方法研究[D];重庆大学;2005年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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2 黄舒宁;基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测[D];华侨大学;2008年
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8 李海东;人工智能方法在电力系统短期负荷预测中的研究[D];辽宁工程技术大学;2002年
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10 白波;基于加权LS-SVM的短期负荷预测研究[D];东北电力大学;2011年
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