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电力负荷的RBF神经网络预测
  • ISSN号:2095-6843
  • 期刊名称:《黑龙江电力》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]湖南大学电气与信息工程学院,湖南长沙410082, [2]湖南省送变电建设公司,湖南长沙410015
  • 相关基金:国家自然基金No.50677014; 博士点专项基金No.20060532002; 湖南省自然基金No.06JJ2024 03GKY3115 04FJ2003 05GK2005的资助
中文摘要:

针对中长期电力负荷预测,给出了RBF的预测原理,推导了权值的更新方式。对比了RBF和BP预测方法,结果表明,RBF方法收敛速度快、预报精度高,由此也证实了其具有的工程应用前景。

英文摘要:

Aiming at medium and long term prediction of electric power load,this paper presents prediction theory of RBF and deduces how to update weights.The comparison,between RBF and BP,proves that RBF has a faster convergence rate,a higher prediction precision and a bright prospect of engineering application.

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期刊信息
  • 《黑龙江电力》
  • 主管单位:黑龙江省电力有限公司
  • 主办单位:黑龙江省电机工程学会 黑龙江省电力科学研究院
  • 主编:陈银娥
  • 地址:哈尔滨市香坊区建北街61号
  • 邮编:150030
  • 邮箱:Hljdl2016@163.com;3512379428@qq.com
  • 电话:0451-53682161/63
  • 国际标准刊号:ISSN:2095-6843
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1471/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2000年黑龙江省优秀科技期刊二等奖(全省排名第八),2000年中国学术期刊(光盘版)规范执行优秀奖,俄罗斯《文摘杂志》等世界著名检索系统源刊,2011年在第二届中国学术期刊评价中被评为“RCCSE...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘
  • 被引量:3013