函数联接神经网络在电力系统短期在线负荷预报中的应用

提出了２个新的用于帝时在线短期负荷预报的函数联接神经网络（ＦＬＮ）模型，２个模型都把负荷与气象参数结合起来的构成非线性ＡＲＭＡ过程，并应用ＦＬＮ的函数逼近能力获得了２个模型的参数，测试与在线操作表明２个模型的预测效果是令人满意的，２４ｈ向前负荷预报的平均绝绎百分误差ＭＡＰＥ）对ＨＥＬＮ来说几乎都在３％以下，而ＤＦＬＮ来说几乎都在５％以下。