电力系统保护与控制
電力繫統保護與控製
전력계통보호여공제
POWER SYSTM PROTECTION AND CONTROL
2010年
12期
65-68
,共4页
粒子群优化%神经网络%径向基函数%全局寻优%负荷预测
粒子群優化%神經網絡%徑嚮基函數%全跼尋優%負荷預測
입자군우화%신경망락%경향기함수%전국심우%부하예측
为了提高电力系统短期负荷预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络在负荷预测中存在的问题,提出一种新的预测模型:粒子群优化的RBF神经网络模型.粒子群算法是一种新的全局优化算法,有很强的全局寻优能力,用它来优化RBF神经网络的权值,并用优化好的RBF网络进行负荷预测.仿真在虚拟仪器LabVIEW和Matlab软件平台上进行,结果表明该预测模型精度高于传统RBF神经网络模型,具有一定实用性.
為瞭提高電力繫統短期負荷預測精度,針對傳統徑嚮基函數(RBF)神經網絡在負荷預測中存在的問題,提齣一種新的預測模型:粒子群優化的RBF神經網絡模型.粒子群算法是一種新的全跼優化算法,有很彊的全跼尋優能力,用它來優化RBF神經網絡的權值,併用優化好的RBF網絡進行負荷預測.倣真在虛擬儀器LabVIEW和Matlab軟件平檯上進行,結果錶明該預測模型精度高于傳統RBF神經網絡模型,具有一定實用性.
위료제고전력계통단기부하예측정도,침대전통경향기함수(RBF)신경망락재부하예측중존재적문제,제출일충신적예측모형:입자군우화적RBF신경망락모형.입자군산법시일충신적전국우화산법,유흔강적전국심우능력,용타래우화RBF신경망락적권치,병용우화호적RBF망락진행부하예측.방진재허의의기LabVIEW화Matlab연건평태상진행,결과표명해예측모형정도고우전통RBF신경망락모형,구유일정실용성.
