基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测 |
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作者姓名: | 郑广勇 |
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作者单位: | 广东电网公司江门供电局,广东江门529000 |
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摘 要: | 针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,提出了基于径向基(RBF)神经网络的短期电力负荷预测模型.采用免疫粒子群优化算法来训练网络的隐层节点、径向基函数的中心点和网络权值.综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测.仿真试验表明,该方法同传统RBF神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性.
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关 键 词: | 短期负荷预测 径向基神经网络 免疫粒子群优化算法 |
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