一种新的电压偏差预测方法

一种新的电压偏差预测方法
针对电压偏差预测难度大的问题,文中提出一种新的电压偏差预测方法。该方法包括主成分分析法(principal component analysis,PCA)降维、亲和力传播(affinity propagation,AP)聚类、反向传播(back propagation,BP)神经网络预测3步。通过PCA对数据进行降维,获得数据主成分;为了弥补传统聚类方法的不足,提高聚类效果,文中引入AP聚类提取与待预测点同类的历史数据;最后选择BP神经网络建立电压偏差预测模型。将文中方法应用于实际电压偏差数据,结果表明该方法预测结果平均相对误差为3.06%,优于传统BP神经网络预测模型以及BP神经网络结合PCA降维的预测模型。

标题：
一种新的电压偏差预测方法
A Method of Short-term Voltage Deviation Forecasting

作者：
王知芳，杨秀，潘爱强
WANG Zhifang, YANG Xiu, PAN Aiqiang

关键词：
电压偏差;主成分分析;聚类算法;神经网络
voltage deviation;principal component analysis (PCA);clustering algorithm;BP neural network

2025-1-22 20:05 上传 一种新的电压偏差预测方法.pdf

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