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基于人工神经网络的短期负荷预测的研究

王小波  刘德强  
【摘要】:针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的BP、Elman、RBF三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,RBF比BP、Elman有更好的预测精度,更快的速度。

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