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短期电力负荷的预测对电力系统具有重要的意义。利用剪枝和附加动量法对标准函数连接神经网络(FLN)进行改进，并将电力负荷的机理和先验知识有机融入，构成了改进的FLN预测网络。对安徽电网电力总负荷的实际预测结果证明了该算法的有效性和优越性。
基于改进FLN的短期电力负荷预测算法
【摘 要】
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短期电力负荷的预测对电力系统具有重要的意义。利用剪枝和附加动量法对标准函数连接神经网络(FLN)进行改进，并将电力负荷的机理和先验知识有机融入，构成了改进的FLN预测网络。
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系合肥230027,安徽省电力公司调度通信中心合肥230061
【出 处】
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电工技术学报
【发表日期】
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2004年5期
【基金项目】
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国家985高水平大学建设基金(KY2706),,中国科学技术大学青年基金(KB1025),,合肥市重点科技计划(合科2002-45)资助项目
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