应用动态泛回归神经网络的在线负荷预测

摘要：

电力系统负荷变化受多方面因素的影响,因此负荷曲线呈现出强烈的非线性.为实现非线性的电力负荷在线预测,应用递推更新的样本数据集训练泛回归神经网络,构成动态泛回归神经网络.该动态神经网络训练方便快捷,能够满足在线预测的实时性的要求.仿真表明预测值较观测值有一定滞后,但均能尾随观测值而变化,达到了预期的目的.

关键词： 电力系统 非线性在线预测 动态神经网络 仿真观测 负荷曲线

作者: 刘耀年 邢晓哲 骆伟

作者单位: 东北电力大学电气工程学院,吉林省,吉林市,132012 大连东软信息学院,辽宁,大连市,116023

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 1-4

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）