基于模糊控制RBF神經網絡短期負荷預測的研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、電力系統(tǒng)短期負荷預測是電力系統(tǒng)運行調度中一項十分重要的內容，可以經濟合理安排電網內部發(fā)電機組的啟停，合理安排機組檢修計劃，降低單位GDP的能源損耗等社會經濟效益，電力生產和消費日益市場化，短期負荷預測結果成為制定電力市場交易計劃的重要依據，這就對短期負荷預測提出了更高的要求。 由于常規(guī)算法不能較好地反映氣象條件等外界因素對負荷的影響，而近年來人工神經網絡法等智能算法具有高度的非線性映射能力，可以較好地考慮氣象條件等因素對電網負荷

2、的影響，所以本文采用了RBF（RadialBasisFunction）神經網絡；再者因為許多智能方法在學習收斂的速度方面、收斂的穩(wěn)定性方面、收斂至全局極小點方面，缺乏指導模型自動選擇的一般規(guī)則，因此本文將模糊控制引入到RBF神經網絡中，較好的解決了上述問題。 本文在分析了目前短期電力負荷預測的現(xiàn)狀及各種預測方法、預測模型的基礎上，根據電力負荷特性的變化規(guī)律，考慮了日期類型、溫度、天氣狀況等影響負荷預測的因素，分別采用RBF神經網

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