基于快速人工神经网络的短期负荷预测

基于快速人工神经网络的短期负荷预测
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根据负荷的不确定性和非线性的特点 ,采用了ANN和AFS理论进行STLF ,分两个步骤 :在ANN中引入了平滑因子和遗忘因子 ,来加快收敛速度并解决ANN的遗忘问题 ;在AFS中对基本负荷预测值进行修正 ,引进不平均的隶属函数来体现负荷变化对温度的敏感性。实践表明该模型具有速度快、预测精度高等优点

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参考文献

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引证文献

张晓,敬东.基于快速人工神经网络的短期负荷预测[J].电力系统保护与控制,2000,28(12):13-15,23.[.[J]. Power System Protection and Control,2000,V28(12):13-15,23]

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