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《华北电力技术》 2017年09期
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基于神经网络的电力系统短期负荷预测

赵东雷  李丹华  库巍  李文浩  花广如  
【摘要】:短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础,提高负荷预测精度,是保障电力系统优化决策科学性的重要手段。通过实际采集两地区(云南省和深圳市)气象因素,分别用BP和RBF神经网络模型对两地区进行了短期负荷预测和精度对比分析,发现两种网络模型预测的相对误差均低于10%,但RBF的预测精度和泛化能力方面均优于BP神经网络。最后对两地区2015年1月份7天的电力负荷进行预测,发现两种网络模型预测的准确率均在90%以上,RBF网络的预测精度高于BP网络模型,并且云南省可以获得更准确的预测结果。
【作者单位】华北电力大学机械工程系;
【分类号】:TM715;TP183

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