%0 Journal Article
%T 基于灰色神经网络与灰色关联度的中长期日负荷曲线预测 Forecasting of mid-long-term daily load curve based on grey neural network and grey relational degree
%A 王丽
%A 朱文广
%A 杨为群
%A 程虹
%A 肖园
%A 彭怀德
%A 柯学
%A 胡钋
%J 武汉大学学报(工学版)
%D 2019
%X 用电结构变化和经济发展会深刻影响中长期的日负荷特性.采用加权平均法确定归一化之后的预测年基准曲线,利用非常适于少数据、多因素预测问题并具有高度非线性拟合特性的灰色神经网络,对中长期日负荷曲线的日特征参数进行预测,其中考虑了经济发展、用电结构的影响;并利用粒子群算法对灰色神经网络的参数进行初始化,以提高网络的全局搜索性能.引入灰色绝对关联度描述曲线的相似特性,基于日负荷特征参数约束,通过所构建的非线性规划模型进行中长期日负荷曲线预测.选用江西电网2006-2015年各季度日负荷数据进行测试,结果表明本方法具有较高的预测精度
%K 用电结构
%K 灰色神经网络
%K 粒子群优化算法
%K 灰色关联度
%K 中长期日负荷曲线预测
%U http://wsdd.cbpt.cnki.net/WKC/WebPublication/paperDigest.aspx?paperID=dd129793-758c-4a67-acc9-fb754a6932e4