基于模糊聚类与RBF神经网络的负荷预测方法研究

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随着电力市场机制的不断完善,竞价上网的交易将会越演越烈。这就要求电力调度部门在一个调度周期内准确地预测负荷需求量,并且根据实际运行需要实现短期和超短期负荷预测之间的相互转换。短期负荷预测能够预知未来一天的负荷,并依此来制定发电计划,实现经济调度。而超短期负荷预测能够为在线安全监视以及自动发电控制(AGC)提供重要依据。因此,短期和超短期负荷预测的研究对电力系统管理自动化的发展起到重要作用,将二者进行统一研究也颇具实际意义本文通过深入研究超短期负荷特性,构建了基于模糊聚类与RBF神经网络(FC
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