基于GRNN的电力系统短期负荷预测

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【摘要】

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提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势的模型,以此

【作者】

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江鸿车利

【机构】

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四川省乐山电业局峨眉山供电局,四川省峨眉山市旅游股份有限公司

【出处】

：

科技信息（学术版）

【发表日期】

：

2004年期

【关键词】

：

电力负荷预测广义回归神经网络

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提出了基于广义回归神经网络(GRNN)模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势的模型,以此作为对GRNN进行训练的向量样本集.通过实例表明GRNN应用于电力系统短期负荷预测是可行并且有效的,其预报结果比多层前馈神经网络误差反向传播(BP)负荷预测方法更准确.

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