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新型神经网络在短期负荷预测中的应用研究

田晓  颜勇  孔凡坊  顾德英  
【摘要】:电力系统短期负荷预测是电力系统日常运行中的一项重要工作。但大多数基于人工神经网络(ANN)的负荷预测是采用BP或改进的BP算法,它有诸如训练速度慢、容易陷入局部最小点等缺点。为解决此问题,研究了RBF神经网络在短期负荷预测中的应用,确定了网络训练样本的选择和数据处理方法,并对某地区进行了提前144小时的负荷预测,预测精度可以满足实际运营的需要,同时定性分析了网络产生误差的原因以及补偿的方法,可以使网络具有更高的预测精度。

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