基于RBF神经网络的短期负荷预测模型设计

• 作者: 俞秋阳 朱斌 郭伟
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 人工神经网络 径向基函数
• 年，卷（期）: 2004,（17）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 34-37
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 3280字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2004.17.009

摘要

在分析了某地区日平均负荷曲线的年周期性、周周期性、日周期性的基础上提出了每日24个整点负荷值的分段预测模型.根据该模型建立相应的RBF神经网络进行预测.并将预测结果与实际负荷值、由传统的BP网络模型得到的结果分别进行了对比分析,表明这种模型结合RBF神经网络的预测效果具有较高的精度,具备了一定的实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭伟	东南大学电气工程系	41	949	14.0	30.0
2	朱斌	东南大学电气工程系	6	48	3.0	6.0
3	俞秋阳	东南大学电气工程系	1	22	1.0	1.0