基于级联神经网络的短期负荷预测方法

摘要：

针对常用BP算法预测速度慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了基于RBF网络和BP网络的级联神经网络预测方法.把天气因素和历史负荷对负荷预测值的影响分开考虑,其中RBF子网络用于描述历史负荷的影响,BP子网络则对在RBF子网络中难以考虑的天气因素给出了较好的映射关系,最终将两个子网络组合为一个级联神经网络,一系列的研究算例证明该方法是快速、准确的.

关键词：短期负荷预测、级联神经网络、径向基函数

所属期刊栏目：26

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：49-51,56