| 引用本文: | 夏昌浩,向学军,胡翔勇.基于RBF神经网络和天气数据的负荷预测虚拟仪器设计[J].电力系统保护与控制,2007,35(2):29-32,44. |
| .[J].Power System Protection and Control,2007,35(2):29-32,44 |
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| 摘要: |
| 气温、气压等天气因素决定了人体舒适度。随着社会经济的快速发展，空调和取暖负载在总用电负荷中的比重日益增加，天气对负荷波动的影响越来越明显。提出了一种考虑风速、降水、气压、气温、湿度等天气数据的径向基（RBF）神经网络日负荷预测模型，用实际负荷数据和天气数据进行训练，将预测结果与BP网络模型得到的结果进行比较，表明了该模型的优越性，也介绍了基于该模型和LabVIEW、Matlab的负荷预测虚拟仪器的前面板和流程图设计过程。结果表明，提出的模型算法简单、精度高、稳定性好，用虚拟仪器进行电力负荷预测具有操作简单、直观、节省费用等优点。所介绍的方法可以用于其它类型负荷预测模型的虚拟实现。 |
| 关键词: RBF 神经网络 短期负荷预测 LabVIEW Matlab |
| DOI：10.7667/j.issn.1674-3415.2007.02.007 |
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| 基金项目:湖北省教育厅自然科学研究计划项目(D200513001) |
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