基于GRNN的电力系统短期负荷预测

摘要：

本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势的模型,以此作为对GRNN进行训练的向量样本集。通过实例表明GRNN应用于电力系统短期负荷预测是可行并且有效的,其预报结果比多层前馈神经网络误差反向传播(BP)负荷预测方法更准确。

关键词： 输电网 负荷预测 人工神经网络

作者: 银涛 俞集辉

作者单位: 重庆大学电气工程学院,400030

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十届全国电工数学学术年会

会议地点: 延边

会议语种:中文

页码: 282-286,386

在线出版日期: 2005-08-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）