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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法綜述

發(fā)布時(shí)間:2019-01-17 14:32
【摘要】:介紹了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法的相關(guān)概念,論述其具體實(shí)現(xiàn)途徑。通過(guò)類(lèi)比分析的方法對(duì)該類(lèi)預(yù)測(cè)方法改進(jìn)的過(guò)程進(jìn)行回顧,指出其在實(shí)踐中取得的進(jìn)步。闡述了一些比較成熟的基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的基本原理和技術(shù)特點(diǎn),并對(duì)它們進(jìn)行了評(píng)價(jià)。根據(jù)電力系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)際特點(diǎn)和面臨的新情況,從算法改進(jìn)、原始負(fù)荷數(shù)據(jù)篩選和如何結(jié)合實(shí)際負(fù)荷特點(diǎn)等三方面對(duì)該方法進(jìn)行分析。探討了該領(lǐng)域持續(xù)改進(jìn)的發(fā)展空間,指出了該領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展的技術(shù)趨勢(shì)。
[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(xué)自動(dòng)化學(xué)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(xué)基金研究項(xiàng)目(10151009001000045)~~
【分類(lèi)號(hào)】:TM715

【參考文獻(xiàn)】

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2 俞秋陽(yáng),朱斌,郭偉;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型設(shè)計(jì)[J];繼電器;2004年17期

3 田書(shū);劉團(tuán)結(jié);胡艷麗;程傳平;;基于QPSO_RBF的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2008年18期

4 郭偉偉;劉家學(xué);馬云龍;李書(shū)琰;;基于改進(jìn)RBF網(wǎng)絡(luò)算法的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[J];電力系統(tǒng)保護(hù)與控制;2008年23期

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【共引文獻(xiàn)】

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3 王瑩;盛四清;;基于自回歸動(dòng)平均模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的加權(quán)組合的電力系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)[A];中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)第二十四屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(上冊(cè))[C];2008年

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5 顧亦然;基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的信息網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的研究[D];南京郵電大學(xué);2010年

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9 葉旭東;地區(qū)電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)與優(yōu)化模式理論及應(yīng)用研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2006年

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3 王芳;基于電價(jià)預(yù)測(cè)的發(fā)電企業(yè)報(bào)價(jià)策略研究[D];華北電力大學(xué)(北京);2011年

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6 鐘光科;偏最小二乘回歸分析在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];河北工程大學(xué);2011年

7 李金發(fā);基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的多約束QoS組播路由技術(shù)研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

8 寧再早;兩類(lèi)仿生學(xué)算法在文本分類(lèi)中的應(yīng)用研究[D];安徽大學(xué);2011年

9 李琳娜;配電GIS中的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2010年

10 武忠勇;基于自適應(yīng)鄰域探測(cè)和種群質(zhì)心學(xué)習(xí)機(jī)制的PSO算法研究[D];華僑大學(xué);2011年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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8 賀蓉,曾剛,姚建剛,青志文,沈新祥,劉明清;天氣敏感型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地區(qū)電網(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2001年17期

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10 金海峰,熊信艮,吳耀武;基于相似性原理的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法[J];電力系統(tǒng)自動(dòng)化;2001年23期

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【相似文獻(xiàn)】

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6 薛濤;李庚銀;;基于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的配網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化控制的應(yīng)用[J];山東電力高等專(zhuān)科學(xué)校學(xué)報(bào);2008年02期

7 楊英;;一種基于模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法[J];四川電力技術(shù);2006年04期

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3 張東方;沙明;楊松松;人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中藥領(lǐng)域中的應(yīng)用[N];中國(guó)醫(yī)藥報(bào);2003年

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5 苑希民(中國(guó)水利水電科學(xué)研究院決策支持技術(shù)研究室 主任) 李彥彬 徐建新(華北水利水電學(xué)院) 李鴻雁(北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院) 苑韶峰 呂軍(浙江大學(xué)環(huán)境與資源學(xué)院);人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 靈感源于大腦[N];中國(guó)水利報(bào);2005年

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8 劉永闊;核動(dòng)力裝置故障診斷智能技術(shù)的研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2006年

9 蒲秀娟;胎兒心電信號(hào)提取研究[D];重慶大學(xué);2009年

10 O-煒;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合智能系統(tǒng)研究及應(yīng)用[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

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1 胡啟元;針對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[D];四川大學(xué);2004年

2 蘇煒宏;電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合方法[D];南京理工大學(xué);2002年

3 劉繼勝;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用分析[D];華北電力大學(xué)(北京);2011年

4 趙福成;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];華北電力(北京)大學(xué);2002年

5 李振濤;改進(jìn)人口遷移算法及其應(yīng)用[D];華北電力大學(xué)(河北);2008年

6 陳浩;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)系統(tǒng)研究[D];昆明理工大學(xué);2005年

7 馬建偉;人工魚(yú)群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究[D];華北電力大學(xué)(河北);2006年

8 于海燕;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力負(fù)荷短期預(yù)測(cè)[D];天津大學(xué);2007年

9 章順華;電力市場(chǎng)環(huán)境下的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];南昌大學(xué);2005年

10 張麗;模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2005年

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本文編號(hào):2410157

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