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基于RBF神经网络的短期负荷预测
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摘要
电力系统短期负荷预测是电力部门的重要工作之一。在短期负荷预测中,电力负荷变化受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性。正确认识和分析影响负荷因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题。采用径向基函数神经网络进行电力系统短期负荷预测可获得更高的预测精度。
作者
陈章宝
陈少华
陶涛
李伟力
机构地区
广东工业大学自动化学院
出处
《电气时代》
2008年第12期116-118,共3页
Electric Age
基金
省重点自然科学基金项目资助
关键词
短期负荷预测
RBF神经网络
径向基函数神经网络
电力部门
电力系统
负荷变化
负荷曲线
预测精度
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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电气时代
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