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基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计
引用本文:俞秋阳,朱斌,郭伟.基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计[J].继电器,2004,32(17):34-37.
作者姓名:俞秋阳  朱斌  郭伟
作者单位:东南大学电气工程系,江苏 南京 210096
摘    要:在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型。根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测。并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分析,表明这种模型结合RBF神经网络的预测效果具有较高的精度,具备了一定的实用价值。

关 键 词:短期负荷预测    人工神经网络    径向基函数
文章编号:1003-4897(2004)17-0034-04
修稿时间:2003年12月11

Short term load forecasting based on RBF neural network
YU Qiu-yang,ZHU Bin,GUO Wei.Short term load forecasting based on RBF neural network[J].Relay,2004,32(17):34-37.
Authors:YU Qiu-yang  ZHU Bin  GUO Wei
Abstract:This paper analyses the characteristic of load curve in certain area and introduces a new model to forecast the load value of every hour in the next day. RBF neural network used in the model and the implementation of the network are described and compared with the traditional BP network. The numerical results are presented to show the efficiency and accuracy of the model. This can be a useful method to artificial neural network short-term load forecasting.
Keywords:short-term load forecasting  artificial neural network  radial basis function
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