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基于免疫粒子群神经网络的短期预负荷测

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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．
作者 郑广勇
机构地区 广东电网公司江门供电局
出处 《科技信息》 2011年第33期I0299-I0299,I0325,共2页 Science & Technology Information
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
分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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参考文献4

二级参考文献13

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共引文献39

科技信息
2011年 第33期

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