本文關(guān)鍵詞：PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在工業(yè)用戶電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用

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【摘要】：依據(jù)工業(yè)用戶生產(chǎn)性負(fù)荷特征,運(yùn)用主成分分析法(PCA)對工業(yè)用戶的生產(chǎn)性負(fù)荷因子進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,評估特征值、特征向量及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率等指標(biāo),獲得攜帶工業(yè)用戶主要影響因素的關(guān)鍵特征量;結(jié)合徑向基函數(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,構(gòu)建基于主成分分析(PCA)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合(PCA-RBF)的生產(chǎn)性負(fù)荷預(yù)測模型。試驗(yàn)結(jié)果表明,PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型能有效克服傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度慢的不足,且具有更高的預(yù)測精度。
【作者單位】： 國網(wǎng)天津市電力公司;天津大學(xué);國電南瑞科技股份有限公司;
【關(guān)鍵詞】： 電力負(fù)荷 主成分分析法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測模型
【基金】：國家重點(diǎn)專項(xiàng)基金(2016YFB0901103) 國網(wǎng)科技項(xiàng)目(SGTJ0000KXJS1400087)
【分類號】：TP183;TM715
【正文快照】： 田娜(1978—),女,碩士研究生,主要從事智能用電研究。鞠黃培(1995—),男,研究方向?yàn)殡娏ο到y(tǒng)及其自動化。王旭東(1985—),男,高級工程師,主要從事清潔能源、電網(wǎng)控制等研究工作。0引言工業(yè)用戶生產(chǎn)性負(fù)荷受外界生產(chǎn)環(huán)境等因素影響很大,對其預(yù)測是一個(gè)復(fù)雜的非線性耦合系統(tǒng)[1-2

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