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基于GA-RBF神經網絡的電力系統短期負荷預測

李婧; 田龍威; 王艷青 上海電力學院計算機科學與技術學院; 上海200090; 上海電力學院電氣工程學院; 上海200090
  • 電力系統
  • 短期負荷預測
  • 遺傳算法
  • 徑向基函數

摘要:針對短期負荷預測問題,提出了一種遺傳算法徑向基函數(GA-RBF)神經網絡負荷預測方法,解決傳統徑向基函數(RBF)神經網絡預測中難以確定最佳隱藏層數問題,以提高預測的準確性。首先分析了GA算法模型和RBF神經網絡模型;然后利用GA算法與RBF模型結合得到GA-RBF負荷預測模型;最后利用仿真工具對所建模型進行訓練和預測。結果表明,與傳統方法相比,其平均絕對百分誤差值降低了4.7%,證明了該方法的精確性和有效性。

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上海電力學院學報

  • 預計1個月內 預計審稿周期
  • 0.4 影響因子
  • 電力 快捷分類
  • 雙月刊 出版周期

主管單位:上海市教育委員會;主辦單位:上海電力學院

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