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    基于神經網絡的電力系統短期負荷預測

    趙東雷; 李丹華; 庫巍; 李文浩; 花廣如 華北電力大學機械工程系; 河北保定071003
    • 短期負荷預測
    • rbf神經網絡
    • bp神經網絡
    • 預測精度

    摘要:短期負荷預測是電力系統運行與分析的基礎,提高負荷預測精度,是保障電力系統優化決策科學性的重要手段。通過實際采集兩地區(云南省和深圳市)氣象因素,分別用BP和RBF神經網絡模型對兩地區進行了短期負荷預測和精度對比分析,發現兩種網絡模型預測的相對誤差均低于10%,但RBF的預測精度和泛化能力方面均優于BP神經網絡。最后對兩地區2015年1月份7天的電力負荷進行預測,發現兩種網絡模型預測的準確率均在90%以上,RBF網絡的預測精度高于BP網絡模型,并且云南省可以獲得更準確的預測結果。

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