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基于动态神经网络的电力系统短期负荷在线预测研究

刘耀年  赵明宇  王震宇  
【摘要】:电力系统负荷变化受多方面因素的影响,因此负荷曲线呈现出强烈的非线性。为实现非线性的电力负荷在线预测,应用递推更新的样本数据集训练GRNN,构成动态泛回归神经网络。该网络一旦确定了训练样本,网络结构以及各神经元之间的连接权值也随之确定,网络学习完全依赖于样本数据。动态神经网络训练简洁快速,满足了在线预测的实时性要求,达到了预期的目标。

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