【摘 要】
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使用安徽省某地区月电力负荷原始数据,在深入研究风速、温度和湿度对电力负荷的影响的基础上,利用广义回归神经网络（GRNN）建立了短期电力负荷的模型,通过GRNN神经网络的非线性
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使用安徽省某地区月电力负荷原始数据,在深入研究风速、温度和湿度对电力负荷的影响的基础上,利用广义回归神经网络（GRNN）建立了短期电力负荷的模型,通过GRNN神经网络的非线性映射能力预测出日负荷数据,研究结果表明：平均相对误差小于2.2%,最大相对误差小于4%,,优于同等条件下建立的多层前馈神经网络误差反向传播（BP）电力负荷预测模型,可以作为对电力负荷合理规划和准确调度的重要依据。
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