GRNN算法在电力系统负荷建模中的应用

• 作者: 余健明 李萌 舒菲
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 广义回归神经网络算法 负荷建模 电力系统
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 字数: 2887字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2009.01.021

摘要

针对传统负荷模型不能有效地克服负荷建模中的非线性和不连续性等问题,提出了一种基于广义回归神经网络的负荷建模方法.利用广义回归神经网络具有的全局逼近和最佳逼近能力及网络稳健、快速收敛的优点,建立了新的电力系统综合负荷模型.并与两种改进的反向传播网路模型进行了比较,仿真实例证明了该模型对电力系统负荷模型辨识的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余健明	西安理工大学自动化与信息工程学院	67	1955	24.0	43.0
2	李萌	西安理工大学自动化与信息工程学院	16	73	5.0	8.0
3	舒菲	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	21	1.0	1.0