一种基于RBF自适应神经模糊推理的短期电力负荷预测方法

• 作者: 王晓侃 王琼
• 来源期刊: 中南民族大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 RBF神经网络 自适应神经模糊推理
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 112-115
• 页数: 4页
• 分类号: TP273
• 字数: 3323字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4321.2018.03.023

摘要

根据东莞电网的历史负荷数据,分析该地区电力负荷的特征,综合分析天气、温度、日期等因素对电力负荷预测的影响.针对负荷具有一定的客观规律,但又具有很大的随机性和不确定性,提出了一种新型基于径向基函数的自适应神经模糊推理的方法进行短期负荷预测.用MATLAB编制电力系统短期负荷预测程序,并绘制预测结果曲线.结果表明基于RBF自适应神经模糊推理的预测精度是令人满意的,验证了本方法的有效性和实用性.