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基于改进RBF神经网络的电力负荷预测
被引:8
作者
:
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机构:
张燕
谢峰
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机构:
河北工业大学
谢峰
机构
:
[1]
河北工业大学
来源
:
电子设计工程
|
2013年
/ 21卷
/ 01期
关键词
:
交替梯度算法;
径向基函数(RBF)神经网络;
负荷预测;
电力系统;
D O I
:
10.14022/j.cnki.dzsjgc.2013.01.013
中图分类号
:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号
:
摘要
:
为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF)神经网络,对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。仿真结果表明该算法具有可行性。
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页数:3
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