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改进的遗传灰色RBF模型的短期电力负荷预测
被引:14
作者:
张毅
姜思博
李铮
机构:
[1] 东北电力大学经济管理学院
来源:
关键词:
智能电网;
短期负荷预测;
实时电价;
遗传算法;
神经网络;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM715.1 [];
学科分类号:
080802 ;
摘要:
为了在智能电网环境下提高短期电力负荷预测的精度,提出了一种考虑实时电价影响的遗传算法改进的灰色RBF模型。该方法利用灰色模型可以减弱数据随机性以及RBF神经网络的高度非线性的优点,弱化实时电价对短期电力负荷预测的影响,针对两种方法结合容易陷入局部最优和收敛性问题,采用遗传算法对网络进行了优化,得到最终预测结果。实例验证表明,与灰色RBF预测方法相比,该方法具有更高的负荷预测精度和较强的适应能力。
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