论文部分内容阅读
提出了2个新的用于帝时在线短期负荷预报的函数联接神经网络(FLN)模型,2个模型都把负荷与气象参数结合起来的构成非线性ARMA过程,并应用FLN的函数逼近能力获得了2个模型的参数,测试与在线操作表明2个模型的预测效果是令人满意的,24h向前负荷预报的平均绝绎百分误差MAPE)对HELN来说几乎都在3%以下,而DFLN来说几乎都在5%以下。