典型文献
基于CNN-SVR城市日负荷预测机制
文献摘要：
为了解决发电公司在计划、运营和控制城市日负荷方面面临的经济和技术挑战,考虑温度、湿度和风速等因素,设计了一个基于卷积神经网络支持向量回归机的预测模型.最后使用东南亚某邦调度中心的历史数据对模型进行了程序模拟,并获得了不错的日负荷预测表现.结果表明,预测模型对于实践具有很强的借鉴意义.
文献关键词：
卷积神经网络;短期负荷;支持向量回归机;负荷预测;调度
中图分类号：
作者姓名：
张功勋;姚方;曹赟
作者机构：
山西大学电力工程系,山西太原 030013
文献出处：
引用格式：
[1]张功勋;姚方;曹赟-.基于CNN-SVR城市日负荷预测机制)[J].电气自动化,2022(05):38-40
A类：
B类：
SVR,负荷预测,预测机制,发电公司,技术挑战,支持向量回归机,东南亚,调度中心,历史数据,不错,短期负荷
AB值：
0.335139
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