10.3969/j.issn.1005-7277.2005.06.009
一种新型遗传算法与人工神经网络相结合的模型在电力系统短期负荷预测中的应用研究
利用神经网络和遗传算法的优点,建立了一种新型的神经网络和遗传算法相结合的模型来进行电力系统的短期负荷预测.在对负荷变化规律分析的基础上提出了按日期类型分开建模的24小时预测模型,并对天气因素进行了有效处理.建立了具有灵活友好的用户界面和完善功能的负荷预测软件.实例表明人工神经网络和遗传算法相结合的模型在实际应用中有令人满意的预测效果.
短期负荷预测、神经网络、遗传算法
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TP18(自动化基础理论)
2006-01-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
28-30,38