神经网络在短期电力负荷预测中的应用
卢芸
林莘
1.沈阳工业大学,电气工程学院,沈阳,1100232.沈阳工业大学,电气工程学院,沈阳,110023
摘要：给出了改进的BP网络和RBF网络的构造过程和训练方法.在改进的BP网络中不仅加入了动量项和变步长法,而且在模型中合理地考虑了影响负荷变化的主要气象因素,使其能够适应天气的变化.在RBF网络中,为了克服传统K均值聚类法局部寻优的缺陷,采用了正交最小二乘法选取RBF中心.利用改进的BP网络和RBF网络进行了短期电力负荷预测,并对训练的收敛速度和预测精度进行了分析.比较两种模型,RBF网络比BP网络更具有实用性和可开发性.
关键词：电力系统人工神经网络BP网络RBF网络电力负荷预测
分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 41-44 )
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