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基于动态自适应径向基函数网络的概率性短期负荷预测
引用本文:周建中,张亚超,李清清,郭俊.基于动态自适应径向基函数网络的概率性短期负荷预测[J].电网技术,2010(3).
作者姓名:周建中  张亚超  李清清  郭俊
摘    要:针对径向基函数(radial basis function,RBF)网络在电力系统短期负荷预测中的应用,提出了一种基于动态自适应RBF网络的概率性短期负荷预测方法。采用动态自适应最近邻聚类学习算法训练网络实现负荷预测。在此基础上,通过对历史负荷预测误差特性的统计分析,对各负荷分区内预测误差的概率密度函数建模,并结合确定性预测结果获得概率性负荷预测结果。通过分析实际电网数据,验证了该方法的实用性与有效性。

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