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：非线性、在线预测、动态神经网络、负荷预测

所属期刊栏目：29

分类号：TM734(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2010-01-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：39-44