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基于RBF神经网络的电力系统月度负荷预测研究
引用本文:张丽芳,岳丽霖,连美霞.基于RBF神经网络的电力系统月度负荷预测研究[J].电气技术,2012(2):36-38.
作者姓名:张丽芳  岳丽霖  连美霞
作者单位:1. 山西地方电力有限公司,太原,030009
2. 中国石油天然气有限公司吐哈油田分公司吐鲁番采油厂,新疆吐鲁番,838200
3. 机械工业信息研究院,北京,100037
摘    要:月度负荷预测是电力系统计划、调度、营销部门的重要工作之一,本文根据影响月度负荷的因素,运用Matlab工具箱,建立基于RBF神经网络的月度负荷预测模型,利用它对某地区2009年的月度负荷进行预测,预测结果为相对误差1.96%,因此,据预测结果可知本文提出的模型预测精度较高,完全可以达到工程实际应用的目标。

关 键 词:RBF神经网络  电力系统  月度负荷预测

The Study of Power System Monthly Load Forecasting on RBF Neural Network
Zhang Lifang,Yue Lilin,Lian Meixia.The Study of Power System Monthly Load Forecasting on RBF Neural Network[J].Electrical Engineering,2012(2):36-38.
Authors:Zhang Lifang  Yue Lilin  Lian Meixia
Affiliation:1.Shanxi Local Power Co.,Ltd,Taiyuan 030009;2.Turpan Production Plant,Turpan-Hami Oilfield,China National Petroleum Co.,Turpan,Xinjiang 838200;3.Machinery Industry Information Institute,Beijing 100037)
Abstract:Monthly load forecasting is one of the important works of the scheduling,planning,marketing of the power system.In this paper,according to the factors influencing the monthly load,load forecasting model based on BRF neural network were established using Matlab toolbox.Furthermore,monthly load of an area of 2009 was predicted using this model,and the relative error is 1.96%.The forecast results show that the model has higher precision and can achieve the goals of practical applications of engineering.
Keywords:RBF neural network  power system  monthly load forecasting
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