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大型钢铁企业电力负荷的短期预测研究 被引量:18

Research on Short Term Load Forecasting in Steel Enterprise
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摘要 分析某大型钢铁企业电力负荷的特点,采用小波变换与BP人工神经网络相结合的方法,根据实际数据对其电力负荷进行短期预测,并与BP人工神经网络方法的结果进行比较,结果表明通过小波变换处理过的数据,各负荷分量特性相对一致,预测性能提高。 The paper analyses the characters of load in steel enterprise such as high capacity load and the irregularity of active power and reactive power, which change constantly following the change of time and condition of manufacture etc. The satisfactory short term load forecasting is obtained by combining the ANN and wavelet transform through a calculated example of a steel enterprise.
出处 《电力需求侧管理》 2004年第1期18-21,共4页 Power Demand Side Management
关键词 大型钢铁企业 电力负荷 短期预测 人工神经网络 小波变换 电力系统 Load forecasting Artificial neural networks B-P model Wavelet transform Steel enterprise
  • 相关文献

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共引文献59

同被引文献115

引证文献18

二级引证文献121

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