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结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法

李威武 白永利 罗世刚 许青

中南民族大学学报(自然科学版)2023,Vol.42Issue(6):819-827,9.
中南民族大学学报(自然科学版)2023,Vol.42Issue(6):819-827,9.DOI:10.20056/j.cnki.ZNMDZK.20230613

结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法

A combination of improved clustering algorithm and PSO-GA-BP neural network algorithm for daily maximum load prediction

李威武 1白永利 1罗世刚 2许青2

作者信息

  • 1. 国网甘肃省电力公司经济技术研究院,兰州 730030
  • 2. 国网甘肃省电力公司,兰州 730030
  • 折叠

摘要

关键词

中心度/日最大负荷预测/聚类算法/PSO-GA-BP神经网络/相似日

Key words

centrality/daily maximum load forecasting/clustering algorithm/PSO-GA-BP neural network/similar days

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

李威武,白永利,罗世刚,许青..结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法[J].中南民族大学学报(自然科学版),2023,42(6):819-827,9.

基金项目

国网甘肃省电力公司专项研究资助项目(W22FZ2730007) (W22FZ2730007)

中南民族大学学报(自然科学版)

1672-4321

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