基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法

发布时间：2017-05-13 06:07

  本文关键词：基于径向基神经网络和自适应神经模糊系统的电力短期负荷预测方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对实时电价对短期负荷的影响,建立了径向基(RBF)神经网络和自适应神经网络模糊系统(ANFIS)相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对不考虑电价因素的预测日负荷进行了预测,并根据近期实时电价的变化,应用ANFIS系统对RBF神经网络的负荷预测结果进行修正,以使固定电价时代的预测方法在电价敏感环境下也能达到较好的预测精度,克服了神经网络在电力市场下进行负荷预测时存在的不足。某电网实际预测结果表明,该方法具有较好的预测效果。
【作者单位】： 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室 重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室
【关键词】： 电力系统 短期负荷预测 实时电价 径向基神经网络 自适应神经模糊系统
【分类号】：TM714
【正文快照】： 1引言电力短期负荷预测是电力系统安全调度和经济运行的重要依据。在电力市场环境下,各电力公司若要制定合理的经济模型和具有竞争力的实时电价,则需依赖于准确和快速的负荷预测[1]。长期以来,人们致力于短期负荷预测方法的研究,并提出了许多负荷预测算法[2-11],其中广泛应用

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本文编号：361739