基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计

被引：10

作者：

俞秋阳

朱斌

郭伟

机构：

[1] 东南大学电气工程系,东南大学电气工程系,东南大学电气工程系江苏南京,江苏南京,江苏南京

来源：

继电器 | 2004年 / 17期

关键词：

短期负荷预测; 人工神经网络; 径向基函数;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型。根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测。并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分析,表明这种模型结合RBF神经网络的预测效果具有较高的精度,具备了一定的实用价值。

引用

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共 4 条

[1] 广州电网负荷特性分析及短期预测模型设计 [J].