基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测

作     者：刘昊 张艳 高鑫 舒菲 LIU Hao;ZHANG Yan;GAO Xin;SHU Fei

作者机构：西安建筑科技大学城市规划设计研究院西安710055 甘肃省电力公司兰州730050 西北电网有限公司西安710048 中国建筑西北设计研究院有限公司西安710003 

出 版 物：《电网与清洁能源》 (Power System and Clean Energy)

年 卷 期：2009年第25卷第10期

页      码：62-66页

摘      要：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。

主 题 词：短期负荷预测 径向基函数神经网络 模糊控制 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-3814.2009.10.015

馆 藏 号：203109560...