基于rbf神经网络电力负荷预测毕业论文

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1、拟建中的阜阳市中国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人民币，每年实现利润1.68亿元人民币，实现就业和创业人员约2万以上。四川理工学院本科毕业论文四川理工学院毕业论文基于RBF神经网络的短期负

2、荷预测研究学生：周路尧学号：专业：电气工程及其自动化班级：2009.3指导教师：曾晓辉四川理工学院自动化与电子信息学院二〇一三年六月经济增长：在优化结构、提高效益和降低消耗的基础上，“十一五”期市GDP年均增长12%以上（现14%以上），2010年达到650亿元以上，人均GDP力争1000美元；财政收入达到80亿元；规模以上工业销售达到550亿以上；全社会固定资产投资年均长20%，五年累计1000亿元；社会消费品销售额260亿元，年均增长20%，外贸进口总额2.5亿美元，年均增长15%；五年累计招商引资突破500亿元，力争达到600亿元II拟建中的阜阳市中

3、国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人民币，每年实现利润1.68亿元人民币，实现就业和创业人员约2万以上。四川理工学院本科毕业论文基于RBF神经网络的短期负荷预测研究摘要：随着电力市场的不断发

4、展，对电力负荷科学管理的迫切要求以及对准确和适应性强的负荷预测模型的渴望，使得负荷预测的重视程度越来越高。本文采用了基于RBF(RadialBasisFunction)神经网络的电力系统短期负荷预测方法，简单讨论了影响负荷的各种因素，并根据电力负荷的特点主要针对负荷值设定7个输入节点，1个输出节点以及48点负荷值，将1999年1月3日至9日负荷数据作归一处理并作为训练数据预测10日负荷值。该方法训练速度快，收敛性好，而且可以大大地减少隐含层神经元的数目，有效地提高了预测精度和预测速度。最后根据预测结果和实际负荷进行比较，表明其误差在允许范围之内，预测精度是

5、符合要求的，从而说明了该方法的正确性和实用性。关键词：电力系统；负荷预测；RBF神经网络；预测模型I拟建中的阜阳市中国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人民币，每年实现利润1.68亿元人民币，

6、实现就业和创业人员约2万以上。四川理工学院本科毕业论文TheResearchofShort-TermLoadForecastingBasedonRBFNeuralNetworksZHOULuyao(SichuanUniversityofScienceandEngineering,Zigong,China,)Abstract：ThispaperusesabriefdiscussionofthevariousfactorsaffectingtheloadbasedonRBF(RadialBasisFunction)neuralnetworkshort-term

7、loadforecastingmethod，andaccordingtothecharacteristicsofthemainpowerloadfortheloadsettingseveninputnodes,oneoutputnodes,and48pointloadvalue,theyear1999January3to9forthenormalizedloaddataprocessedandusedastrainingdatatopredictthe10thloadvalue.Thismethodtrainingspeed,goodconvergence

8、,andcangreatlyreducethenumberofhi