基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法
电力系统短期负荷预测是电力系统调度部门制定发电运行计划的依据,也是制定电力市场交易计划的基础.到目前为止,人们提出了许多种诸如时间序列法、状态空间法、回归分析法等基于统计学的短期负荷预测方法,但是这些方法都无法精确的描述电力系统负荷模型,另外模型参数难以及时、准确地估计和调整,不能反映负荷的实质变化.本文提出了一种基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,学习样本选择时综合考虑了日期类型、温度等因素的影响,实际算例表明,此方法提高了预测的收敛速度和预测精度.
负荷预测 径向基函数 人工神经网络 预测方法 电力系统
王聪 盛四清
华北电力大学电气工程学院(河北保定)
国内会议
郑州
中文
1402-1404
2004-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）