基于RBF NN改进模型的电力系统短期负荷预测

摘要：

本文提出了一种改进的径向基函数神经网络预测模型.模型中,应用改进K-均值聚类算法确定该神经网络的聚类中心,运用最小均值方差算法确定了神经网络的权值,同时考虑了温度、天气状况、日期类型对负荷的影响,经初步测试表明,该方法具有良好的预测精度.

关键词： 电力系统 短期负荷预测 径向基函数 神经网络

作者: 郭金伟 周渝慧

作者单位: 北京交通大学,电气工程学院,北京,100044

会议类型: 国内会议

会议名称: 2007年电力信息化高级论坛

会议地点: 广东珠海

会议语种:中文

页码: 313-315

在线出版日期: 2007-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）