10.3969/j.issn.1004-9649.2007.08.007
基于自组织映射网络的峰值负荷预测方法
应用扩展自组织映射网络研究了电力系统峰值负荷预测问题.在传统的Kohonen自组织映射(SOM)网络的学习算法的基础上,为了提高电力系统峰值负荷预测的精度,进一步提出了一种扩展的自组织映射算法.在这个SOM网络中,除了权矩阵外,还有一个输入输出对的局部梯度(Jocobian)矩阵也被存储在神经元中.这样,在输出空间中梯度信息围绕输出权值产生了一个一阶扩展,便可得到一个输出的改进估计值.同时,提出了一个Jocobian矩阵的生成算法.最后采用纽约市的电力负荷数据为研究对象,证明了所提出方法的有效性.
负荷预测、自组织映射网络、电力峰值负荷
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2007-09-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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