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电力负荷预测对电力系统的有效运行是至关重要的.电力负荷预测领域迫切需要更精确、更稳定的电力负荷预测方法和技术.为进一步提高电力负荷预测精度,利用互补性原理建立了一种线性组合预测策略.该方法由一个基于互补原理的单项模型选择策略,及线性组合模型组成.选定的单项模型包括流行的线性模型,即ARIMA模型,和流行的非线性模型,即支持向量回归(SVR)模型.该线性组合结构可以有效地提取非线性电力负荷数据的特点.澳大利亚电网真实数据的实验运行验证了该模型的有效性. 相似文献
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根据电力市场的相关历史数据准确地预测出未来的市场出清电价,对于市场中的各个参与者都具有十分重要的意义.在建立了一种粒子群优化(PSO)下的BP神经网络电价短期预测模型的基础上,采用PSO进化算法,反复抽取训练子集样本,通过对应的验证样本预测误差寻找近似最有代表性的训练子集,解决了模型的训练样本参数难以设置的问题.实验验证了该预测模型的有效性,结果表明处理好预测模型样本参数的选择问题,能够提高模型的稳定性及预测精度. 相似文献
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