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针对电力系统短期负荷预测，综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响，建立了径向基函数（Radial Basis Function．RBF）神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测，并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。