| 基于RBF神经网络分位数回归的电力负荷概率密度预测方法 |
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| 引用本文： | 何耀耀, 许启发, 杨善林, 余本功. 基于RBF神经网络分位数回归的电力负荷概率密度预测方法[J]. 中国电机工程学报, 2013, 33(1): 93-98. DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.2013.01.024 |
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| 作者姓名： | 何耀耀 许启发 杨善林 余本功 |
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| 作者单位： | 1.过程优化与智能决策教育部重点实验室(合肥工业大学) |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划项目(863计划),中国博士后科学基金项目,全国优秀博士学位作者专项基金(200982).国家自然科学基金 |
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| 摘 要： | 针对电力系统短期负荷预测问题,在现有的组合预测和概率性区间预测的基础上,提出了基于RBF神经网络分位数回归的概率密度预测方法,得出未来一天中任意时期负荷的概率密度函数,可以得到比点预测和区间预测更多的有用信息,实现了对未来负荷完整概率分布的预测。中国某市实际数据的预测结果表明,提出的概率密度预测方法不仅能得出较为精确的点预测结果,而且能够获得短期负荷完整的概率密度函数预测结果。
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| 关 键 词： | 负荷预测 径向基函数 神经网络 分位数回归 概率密度函数 |
| 收稿时间： | 2012-05-14 |
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