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基于RBF神经网络的短期负荷预测
作者姓名:陈章宝  陈少华  陶涛  李伟力
作者单位:广东工业大学自动化学院
基金项目:省重点自然科学基金  
摘    要:电力系统短期负荷预测是电力部门的重要工作之一。在短期负荷预测中,电力负荷变化受多方面因素的影响。负荷曲线呈现出强烈的非线性。正确认识和分析影响负荷因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题。采用径向基函数神经网络进行电力系统短期负荷预测可获得更高的预测精度。

关 键 词:短期负荷预测  RBF神经网络  径向基函数神经网络  电力部门  电力系统  负荷变化  负荷曲线  预测精度
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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