RBF神经网络在中长期负荷预测中的应用

• 作者: 张尧 武志刚 陈泽淮
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中长期负荷预测 数据预处理 人工神经网络 径向基函数
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 4464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2006.01.004

摘要

根据电力系统中长期负荷的特点和径向基函数(RBF)神经网络的非线性辨识功能,将RBF神经网络应用于中长期负荷预测的数据预处理,具体讨论了空缺数据的补全以及失真数据的查找和修正,并提出了一种改进的基于RBF神经网络的中长期负荷预测模型.实际算例的分析表明,所提出的基于RBF神经网络的缺损数据处理方法和改进的中长期负荷预测模型是可行和有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张尧	华南理工大学电力学院	229	5315	35.0	61.0
2	武志刚	华南理工大学电力学院	58	855	16.0	27.0
3	陈泽淮	华南理工大学电力学院	2	157	2.0	2.0