基于神经元网络和模糊专家系统的电力短期负荷预测

来源 :沈阳工程学院学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：handong007

【摘要】

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结合RBF神经元网络和模糊专家系统进行负荷预测.给出径向基函数（RBF）网络的结构,并采用正交最小平方法（OLS）选取RBF中心.先用RBF进行基本负荷预测,然后考虑天气变化和假日因素所

【作者】

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王欣王巍

【机构】

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东北电力大学经济管理学院

【出处】

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沈阳工程学院学报：自然科学版

【发表日期】

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2010年4期

【关键词】

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径向基函数负荷预测神经元网络模糊专家系统 RBF load forecasting neural network fuzzy expert syst

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结合RBF神经元网络和模糊专家系统进行负荷预测.给出径向基函数（RBF）网络的结构,并采用正交最小平方法（OLS）选取RBF中心.先用RBF进行基本负荷预测,然后考虑天气变化和假日因素所引起的负荷变化,利用模糊专家系统进行负荷调整.文中把日期划分为5类.测试结果表明,该方法具有较高的精度和较快的速度.

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