基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测分析

作     者：崔林然 侯云超 杨海柱 

作者机构：河南理工大学 国网晋城供电公司 

出 版 物：《电气技术与经济》 (Electrical Equipment and Economy)

年 卷 期：2024年第3期

页      面：54-56页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：RBF神经网络 模糊控制 短期负荷 

摘      要：短期负荷是电力系统调度中十分重要的内容,并且传统的负荷预测将线性建设作为基础,但是这样预测精准度较低,很难满足电力系统稳定运行的需求。对此,在短期负荷预测期间,为了取得良好的结果,将RBF神经网络与模糊控制作为基础,通过利用仿真实验平台,构建网络模型,并且利用以往的短期负荷数据展开预测工作,这样预测结果产生偏差的几率相对较小,取得相对较为理想的结果。基于此,本文主要分为三个部分,首先对RBF神经网络与模糊控制的相关概述进行了分析,其次阐述了RBF神经网络与模糊控制在短期负荷预测中的具体应用,最后利用实例对RBF神经网络与模糊控制的应用进一步的验证,充分说明RBF神经网络与模糊控制具有较强的可靠性,确保电力系统运行的稳定性。