基于网络服务的电网短期负荷预测系统研究

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电网短期负荷预测是电力系统日常运行中的一项重要工作。精确的负荷预测,对电力系统安全、经济地运行起着重要作用。利用计算机技术进行电网短期负荷预测已经有较长的研究历史,目前有很多预测模型投入到实际应用中并且产生了良好的经济效益。在这些预测模型中性能比较突出的是径向基函数网络(RBF)方法。它起源于人工神经网络和距离加权回归,与典型的人工神经网络误差反向传播训练算法相比,具有网络结构清晰、训练过程收敛快、预测精度高的优点,因此逐渐成为近年电网短期负荷预测研究的热点。在介绍了径向基函数网
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