论文部分内容阅读
高预测精度的短期负荷预测对于坚强电网非常重要,根据电力负荷特性的变化规律,提出了一种改进的基于径向基函数神经网络的短期负荷预测方法,应用经GA优化的SVM多核径向基函数去提取有用数据,提高了基于RBF神经网络的短期负荷预测精度。以美国加州春季负荷为输入数据,应用MATLAB仿真说明改进算法的优越性和其鲁棒性。