基于径向基函数和模糊逻辑的短期电力负荷预测

来源 :合肥工业大学学报：自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：htcp6600

【摘要】

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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,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法.利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负

【作者】

：

陶维青石万清

【机构】

：

合肥工业大学电气与自动化工程学院

【出处】

：

合肥工业大学学报：自然科学版

【发表日期】

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2005年6期

【关键词】

：

短期负荷预测径向基函数神经网络模糊逻辑 short-term load forecasting radial basis function(RBF)

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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,提出了将径向基(RBF)网络和模糊逻辑相结合的预测方法.利用具有非线性逼进能力的RBF神经网络预测出预测日的最大负荷值和最小负荷值,并用模糊逻辑预测出预测日的负荷系数,进而得到预测日的负荷值.实际算例表明:该方法同BP网络相比,具有较高的预测精度,证明了该方法的有效性.

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