首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现
引用本文:乐晓波,匡迎春,唐贤瑛.短期电力负荷的混沌预测及其神经网络的实现[J].长沙理工大学学报(自然科学版),2005,2(1):44-48.
作者姓名:乐晓波  匡迎春  唐贤瑛
作者单位:长沙理工大学,计算机与通信学院,湖南,长沙,410007;长沙理工大学,计算机与通信学院,湖南,长沙,410007;长沙理工大学,计算机与通信学院,湖南,长沙,410007
摘    要:短期电力负荷预测是工程技术人员安排电力调度的重要依据.研究了利用混沌理论与RBF神经网络相结合实现短期电力负荷预测的方法.并用该方法预测湖南某地区的月负荷,预测的数据准确率较好,为短期电力负荷预测提供了一条新的途径.

关 键 词:混沌时间序列  负荷预测  RBF神经网络
文章编号:1672-9331(2005)01-0044-05
修稿时间:2004年11月22

The Chaos Forecast of Short-term Power Load and Its Realization through Neurel Networks
LE Xiao-bo,KUANG Ying-chun,TANG Xian-ying.The Chaos Forecast of Short-term Power Load and Its Realization through Neurel Networks[J].Journal of Changsha University of Science and Technology:Natural Science,2005,2(1):44-48.
Authors:LE Xiao-bo  KUANG Ying-chun  TANG Xian-ying
Abstract:The short-term load forecasting is an important work as well as the basis for the engineer to distribute the power load. In this paper we discuss a new approach combining chaos theory and RBF neural networks to forecast the short-term power load.Applying it in the month-load forecasting of some area in Hunan,the result is satisfactory.
Keywords:chaos time array  load forecasting  RBF neural networks
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号