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| IBF神经网络电力负荷预测模型研究 | |
| 作者姓名： | 朱诗卉 代焕利 王飒 孙伟军 肖亚平 任乔林 |
| 作者单位： | [1]三峡大学电气与新能源学院,湖北宜昌443002 [2]宜昌电力勘测设计院有限公司,湖北宜昌443003 [3]国家电网孝感供电公司,湖北孝感432000 |
| 摘 要： | 运用Matlab神经网络工具箱建立了一个RBF神经网络,依据某地实际的历史电力负荷数据和天气数据作为训练样本和测试样本,进行了考虑历史天气状况因素的电力系统短期负荷的预测和仿真,预测结果平均相对误差较小,满足精度要求,并将此RBF负荷预测模型与BP神经网络建立的短期电力负荷预测模型的预测结果进行了比较,显示了在相同预测条件下,RBF神经网络相比于BP神经网络在电力系统短期负荷预测方面的优越性． |
| 关 键 词： | 短期负荷预测 RBF神经网络 BP神经网络 Matlab |
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