基于免疫聚类径向基函数网络模型的短期负荷预测

摘要：

提出了一种免疫聚类径向基函数神经网络(ICRBFNN)模型来预测电力系统短期负荷.在ICRBFNN的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出了共生进化免疫规划聚类算法,该算法可以自动确定RBF网络隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值.对华东某市进行的电力系统短期负荷预测表明,与传统的径向基函数神经网络(RBFNN)预测方法相比,ICRBFNN方法具有更高的预测精度和更短的训练时间.

关键词：电力系统、短期负荷预测、RBF神经网络、免疫算法、聚类分析

所属期刊栏目：25

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2005-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：53-56