共 1 条
基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法
被引：62
作者：
张涛
赵登福
周琳
王锡凡
夏道止
机构：
[1] 西安交通大学电气工程学院!,西安,西安交通大学电气工程学院!,西安,西安交通大学电气工程学院!,西安,西安交通大学电气工程学院!,西安,西安交通大学电气工程学院!,西安
来源：
关键词：
短期负荷预测;
径向基神经网络;
专家系统;
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：
深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响 ,建立了结合径向基 (RBF)神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型 .利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线 ,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正 ,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度 .利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用 ,结果表明 :该方法同BP神经网络相比 ,具有较高的预测精度 ,同时具有较强的实用性
引用
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页码：331 / 334
页数：4
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