基于RBF神经网络的电力系统月度负荷预测研究

• 作者: 岳丽霖 张丽芳 连美霞
• 来源期刊: 电气技术
• 学科: 工学
• 关键词: RBF神经网络 电力系统 月度负荷预测
• 年，卷（期）: 2012,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 36-38
• 页数: 3页
• 分类号: TM712
• 字数: 2912字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3800.2012.02.014

摘要

月度负荷预测是电力系统计划、调度、营销部门的重要工作之一,本文根据影响月度负荷的因素,运用Matlab工具箱,建立基于RBF神经网络的月度负荷预测模型,利用它对某地区2009年的月度负荷进行预测,预测结果为相对误差1.96%,因此,据预测结果可知本文提出的模型预测精度较高,完全可以达到工程实际应用的目标。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳丽霖		4	19	3.0	4.0
2	连美霞		4	12	2.0	3.0
3	张丽芳		2	5	1.0	2.0