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  5. 基于RBF神经网络模型的电力系统短期负荷预测

基于RBF神经网络模型的电力系统短期负荷预测

来源 :通信电源技术 | 被引量 : 0次 | 上传用户：xiao5playgame
【摘 要】
：
电力系统短期负荷对电力企业的经济效益和社会效益都有一定影响.因此文中建立了基于RBF神经网络的电力系统短期负荷模型.用历史负荷数据作为训练样本,用训练好的神经网络进行
【作 者】
：
周旭 来庭煜 饶佳黎 
【机 构】
：
三峡大学电气与新能源学院
【出 处】
：
通信电源技术
【发表日期】
：
2018年11期
【关键词】
：
RBF神经网络 短期负荷预测 BP神经网络 RBF neural network short-term load forecasting BP neural n 
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电力系统短期负荷对电力企业的经济效益和社会效益都有一定影响.因此文中建立了基于RBF神经网络的电力系统短期负荷模型.用历史负荷数据作为训练样本,用训练好的神经网络进行电力系统短期负荷预测,并与BP神经网络进行对比.RBF神经网络的平均误差为2.09%,最大误差为4.77%,相比于BP神经网络精确度较高,有利于电力系统合理地进行调度规划工作.
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