基于改进FLN的短期电力负荷预测算法

被引：22

作者：

张海涛

陈宗海

朱六璋

机构：

[1] 中国科学技术大学自动化系

[2] 安徽省电力公司调度通信中心合肥

[3] 合肥

来源：

电工技术学报 | 2004年 / 05期

关键词：

函数连接神经网络; 短期电力负荷; 剪枝; 附加动量;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM714 [负荷分析];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

短期电力负荷的预测对电力系统具有重要的意义。利用剪枝和附加动量法对标准函数连接神经网络(FLN)进行改进,并将电力负荷的机理和先验知识有机融入,构成了改进的FLN预测网络。对安徽电网电力总负荷的实际预测结果证明了该算法的有效性和优越性。

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