負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法的研究_第1頁(yè)
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1、南昌大學(xué)碩士學(xué)位論文負(fù)荷預(yù)測(cè)新方法的研究姓名：徐星申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士專業(yè)：電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化指導(dǎo)教師：劉愛(ài)國(guó)20120605ABSTRACTABSTRACTThepowersystemloadforecastingbasedonthecharacteristicsofthepowerload，lookingforthelawofloadchangesandbuildingforecastingmodelsinmathematicalme

2、thods，estimatesandprojectionsthefuturepowerloadchangeInthepowersystem，shorttermpowerloadforecastingisanimportantworkofschedulingdepartmentandmanagementdepartmentComparedtothetraditionalshort—termloadforecastingmethods，ne

3、uralnetworkhasastrongconvergence，InformationmemorycapacitylearningabilityandnonlinearmappingabilityThemainworkofthepaperistostudytheneuralnetworkmodelappliedtoshortterm10adforecastingFirstofall，thepaperdescribesthecharac

4、teristicsofthepowerloadandselectstheinputsamplesandoutputsamplesaccordingtoitssimilarityofdataandweekusingsomedatapre—processingtechnologySecondlythepaperstudiesthetheorythelearningalgorithmandtheimprovingprogramofthreet

5、ypicalneuralnetworktheoriesItincludesbackpropagationneuralnetwork，radialbasisfunctionneuralnetworksandsupportvectormachineFinallythepaperproposedaforecastingmodelofradialbasisfunctionneuralnetworkimprovedwithparticleswar

6、moptimizationInt11epapershorttermloadforecastingmodelsareproposedtopredictthe96timepoints’powerloadofnextdayinonecityofJiangxiprovinceExperimentalresultsshowthatneuralnetworksappliedtoshorttermpowerloadforecastingisfeasi

7、bleandpracticalandthemodelofradialbasisfunctionneuralnetworkimprovedwithparticleswarmoptimizationhastheadvantagesofhighforecastingaccuracyoutputstabilityandfastconvergencespeed，etcInaddition，theaveragerelativeerrorofthei

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