基于RBF神经网络的短期负荷预测
电力系统短期负荷预测是电力部门的重要工作之一.在短期负荷预测中,电力负荷变化受多方面因素的影响,负荷曲线呈现出强烈的非线性.正确认识和分析负荷影响因素对负荷的影响一直是短期负荷预测的关键问题.采用径向基函数神经网络进行电力系统短期负荷预测可获得更高的预测精度.文中研究了电力市场下基于径向基神经网络的短期负荷预测建模及其仿真.
径向基神经网络、短期负荷预测、RBF Neural Network、电力系统、基函数神经网络、影响因素、预测精度、预测建模、负荷曲线、负荷变化、电力市场、电力部门、非线性、问题、工作、仿真
TP3;TP1
2009-04-03(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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