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| 基于模糊聚类与RBF网络的短期负荷预测 | |
| 作者姓名： | 王平 张亮 陈星莺 |
| 作者单位： | 河海大学电气工程学院,江苏 南京 210098 |
| 摘 要： | 采用模糊聚类分析方法,应用隶属度来描述负荷与影响负荷变化因素之间的关系,得到一批与预测日在样本信息上类似的历史日;改进RBF网络的训练算法,增强RBF网络的局部逼近能力和泛化能力,采用由模糊聚类分析获得的样本对RBF网络进行训练,在不需大量训练样本的前提下实现对短期负荷的预测.对浙江省某地区电网的实际负荷数据仿真结果表明:该方法预测的日平均相对误差为1.91%,预测准确度为97.41%. |
| 关 键 词： | 模糊聚类 隶属度 RBF网络 短期负荷预测 |
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