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基于RBF神经网络模型的电力系统短期负荷预测

基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测张师玲1李正明1周新云1孙俊1张兵21江苏大学电气信息工程学院江苏镇江2120132常州工学院江苏常州213002摘要为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型...--I基于神经网络的电力系统短期负荷预测摘要基于神经网络的电力系统短期负荷预测摘要短期负荷预测

基于RBF神经网络模型的电力系统短期负荷预测Tag内容描述:<p>1、基于改进神经网络的农村电力系统短期负荷预测 张师玲 1 李正明1 周新云1 孙俊1 张兵2 1 江苏大学电气信息工程学院 江苏镇江 212013 2 常州工学院 江苏常州 213002 摘要 为进一步提高农村电力系统短期负荷预测模型的性能 实现准确与快速预测农村电力系统短期负荷的目的 采用基于优化理论 的 Levenberg2 Marquardt算法来改进传统的 BP算法 并构造电力系统负荷预测模。</p><p>2、1/10人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用广东电力GUANGDONGELECTRICPOWER1999年第2期1999人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用欧建平李丽娟摘要提出了基于多层前馈神经网络误差反向传播BP模型的电力系统短期负荷预测的方法,根据电力系统短期负荷变化的特性建立了既反映电力系统负荷连续性、周期性及其负荷的变化趋势,又包含天气变化对系统负荷的影响的日负荷模型,以此作为对BP神经网络进行训练的向量样本集。通过实例表明ANN应用于电力系统短期负荷预测是可行的,有效的,其预报结果比传统的负荷预测方法更准确。关键词。</p><p>3、1 0 4 科技论坛 遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 杨伊璇于洋 广东省电力工业职业技术学校 广东广州5 1 0 5 2 0 摘要 电力系统短期负荷预测能够对电力企业的经济效益产生直接影响 本文主要从电力系统负荷。</p><p>4、A b s t r a c t S h o r tt e r ml o a df o r e c a s t i n g ( S T L F ) i st h ep r e c o n d i t i o no f e c o n o m i ca n ds e c u r eo p e r a t i o no f p o w e rs y s t e m ,a n db e c a u s。</p><p>5、A B S T R A C T W i t ht h ed e v e l o p m e n to fp o w e ri n d u s t r ya n dp o w e rg r i d sm a n a g e m e n t m o d e r n i z a t i o n s t u d yo fp o w e rs y s t e ms h o r t t e r m l o a。</p><p>6、I 1 Y 呲1 m 7 帆3 眦7 帆洲9 m 1 1 1 0 帆 广西大学学位论文原创性声明和学位论文使用授权说明 学位论文原创性声明 本人声明:所呈交的学位论文是在导师指导下完成的,研究工作所取得的成果和相 关知识产权属。</p><p>7、电力系统论文 基于混合算法 径向基神经网络的短期负荷预测 中文摘要 短期负荷预测 STLF 是电力系统运行调度中的一项重要内容 是能量管理系统的一个重要模块 电力市场的引入 对负荷预测的准确性 实时性 可靠性和智能。</p><p>8、A b s t r a c t W i t ht h ef a s td e v e l o p m e n to fe l e c t r i ce n e r g ym a r k e t s ,e l e c t r i cl o a d f o r e c a s t i n g h a sb e c o m em o r ea n dm o r ei m p o r t a n tt。</p><p>9、华中科技大学硕士学位论文 A b s t r a c t T h es h o r t t e r ml o a df o r e c a s t i n go fe l e c t r i cp o w e r s y s t e mi st op r e d i c te l e c t r i cl o a df o ra p e r i o do fh o u r。</p><p>10、A b s t r a c t S h o r t - T e r mL o a dF o r e c a s t i n gB a s e do n f 蚀v e l e tt r a n s f o r ma n dN e u r a lN e t w o r k s A b s t r a c t A c c u r a t ef o r e c a s to fs h o r t - t。</p>
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