基于免疫聚类径向基函数网络模型的短期负荷预测

被引：13

作者：

吴宏晓

侯志俭

刘涌

蒋传文

机构：

[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院上海市徐汇区,上海市徐汇区,上海市徐汇区,上海市徐汇区

来源：

中国电机工程学报 | 2005年 / 16期

关键词：

电力系统; 短期负荷预测; RBF神经网络; 免疫算法; 聚类分析;

D O I：

10.13334/j.0258-8013.pcsee.2005.16.010

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

提出了一种免疫聚类径向基函数神经网络(ICRBFNN)模型来预测电力系统短期负荷。在ICRBFNN的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出了共生进化免疫规划聚类算法,该算法可以自动确定RBF网络隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值。对华东某市进行的电力系统短期负荷预测表明,与传统的径向基函数神经网络(RBFNN)预测方法相比,ICRBFNN方法具有更高的预测精度和更短的训练时间。

引用

页码：53 / 56

页数：4

共 7 条

[1] 小波模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用 [J].