【摘 要】
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本文提出了一种应用径向基函数人工神经网络 （ANN）对电网进行短期负荷预测的方法。电力负荷按每 周工作日类型可分为两种模式：工作日模式和周末模式。电 力负荷一般认为是非线性、时变的，规律不确切，相当部分 的负荷具有随机性，给精确的负荷预测带来极大的困难。在 研究中应用几个结构不同的人工神经网络对短期电力负荷 进行预测。神经网络的输入是历史的日负荷值和待预测天预 报的气温，输出则是给定天的日负荷预测
【机 构】
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华中科技大学电气与电子工程学院 湖北武汉 430074 浙江大学电气与电子工程学院浙江杭州 310
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十一届学术年会
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本文提出了一种应用径向基函数人工神经网络 （ANN）对电网进行短期负荷预测的方法。电力负荷按每 周工作日类型可分为两种模式：工作日模式和周末模式。电 力负荷一般认为是非线性、时变的，规律不确切，相当部分 的负荷具有随机性，给精确的负荷预测带来极大的困难。在 研究中应用几个结构不同的人工神经网络对短期电力负荷 进行预测。神经网络的输入是历史的日负荷值和待预测天预 报的气温，输出则是给定天的日负荷预测值。本文采用两组数据，即湖北武汉市和美国加州的历史电力负荷数据，比较 因规模和管理制度不同所呈现的不同特征，对预报精度的影 响，并对预测误差进行分析。
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