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短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现 被引量:3

The Chaos Forecast of Short-term Power Load and Its Realization through Neurel Networks
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摘要 短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据.研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法.并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径. The short-term load forecasting is an important work as well as the basis for the engineer to distribute the power load. In this paper we discuss a new approach combining chaos theory and RBF neural networks to forecast the short-term power load.Applying it in the month-load forecasting of some area in Hunan,the result is satisfactory.
出处 《长沙理工大学学报(自然科学版)》 CAS 2005年第1期44-48,共5页 Journal of Changsha University of Science and Technology:Natural Science
基金 湖南省自然科学基金资助项目(01JJY2061)
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参考文献5

二级参考文献14

共引文献105

同被引文献23

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引证文献3

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