【摘 要】
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BP神经网络在短期电力负荷预测时,经济、天气、社会等很多因素及大量的历史数据会被考虑进去,造成输入空间维数较高且相关,从而降低神经网络效率。利用主分量分析法PCA(princ
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川省电力公司
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(2012GZ0009);四川省电力公司科技项目(12H1201)
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BP神经网络在短期电力负荷预测时,经济、天气、社会等很多因素及大量的历史数据会被考虑进去,造成输入空间维数较高且相关,从而降低神经网络效率。利用主分量分析法PCA(principle component analysis)和独立分量分析法ICA(independent component analysis)在不损失负荷原始数据主要信息的前提下,根据各分量贡献率大小对输入空间进行重构,降低神经网络的输入量。文中提出的ICA特征提取法在对负荷数据进行重构处理时,有效去除了噪声以及保留了原始数据中的潜在信息和特征,最后仿真也证明了该方法预测的有效性。
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