短期电力负荷在小波包分解下的径向基神经网络预测方法

作     者：邱翊峰 张毅 李鹏华 刘念 QIU Yifeng;ZHANG Yi;LI Penghua;LIU Nian

作者机构：输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆大学自动化学院重庆400044 重庆邮电大学自动化学院重庆400065 空军勤务学院研究生管理大队徐州221000 

基　　金：国家自然科学基金(60974090) 高等学校博士学科点专项科研基金(20100191110037) 

出 版 物：《数字通信》 (Digital Communications and Networks)

年 卷 期：2013年第40卷第4期

页      码：42-47页

摘      要：针对短期电力负荷预测问题,提出一种在小波包分解下的径向基神经网络预测方法。通过小波包分析,将电力载荷及其温度变量对称地分解为低频的近似系数和高频的细节系数。针对不同的小波系数,设计径向基神经网络作为预测器,并通过试错法确定网络合适的结构。网络的训练过程中,采用滑动窗口数据选择策略减少数据样本集,采用随机梯度法更新权值、中心位置和扩展参数。预测的小波系数用于重构出最终的电力载荷值。与前馈多层神经网络的对比数值,实验结果表明,新提出的方法具有较高的预测准确性。

主 题 词：短期电力负荷预测 小波包分解 径向基神经网络 小波重构 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080802[080802] 0808[工学-自动化类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-3824.2013.04.010

馆 藏 号：203104211...