基于RBF神经网络的短期电力负荷预测

研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基函数神经网络来进行短期负荷预测的模型。将温度、降雨量运用于径向基函数神经网络中,提高了训练的可信度和可靠性。利用该模型编排的实用化软件投入到了实际应用中。结果表明:该方法具有较高的预测精度和较强的实用性。