【摘要】：介紹了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的電力系統(tǒng)短期負荷預測方法的相關概念,論述其具體實現(xiàn)途徑。通過類比分析的方法對該類預測方法改進的過程進行回顧,指出其在實踐中取得的進步。闡述了一些比較成熟的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的基本原理和技術特點,并對它們進行了評價。根據(jù)電力系統(tǒng)運行的實際特點和面臨的新情況,從算法改進、原始負荷數(shù)據(jù)篩選和如何結(jié)合實際負荷特點等三方面對該方法進行分析。探討了該領域持續(xù)改進的發(fā)展空間,指出了該領域進一步發(fā)展的技術趨勢。
[Abstract]:This paper introduces the related concepts of short-term load forecasting method of power system based on RBF neural network, and discusses its implementation. The improvement process of this kind of prediction method is reviewed by means of analogy analysis, and the progress made in practice is pointed out. The basic principle and technical characteristics of some mature prediction models based on RBF neural network are described and evaluated. According to the actual characteristics of power system operation and the new situation, this paper analyzes the method from three aspects: algorithm improvement, raw load data screening and how to combine the actual load characteristics. The development space of continuous improvement in this field is discussed, and the technical trend of further development in this field is pointed out.
【作者單位】： 廣東工業(yè)大學自動化學院;遼寧省電力有限公司錦州供電公司;
【基金】：廣東省自然科學基金研究項目(10151009001000045)~~
【分類號】：TM715

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2410157