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研究了天氣和特殊事件對(duì)電力負(fù)荷的影響，建立了結(jié)合徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型。將溫度、降雨量運(yùn)用于徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，提高了訓(xùn)練的可信度和可靠性。利用該模型編排的實(shí)用化軟件投入到了實(shí)際應(yīng)用中。結(jié)果表明：該方法具有較高的預(yù)測(cè)精度和較強(qiáng)的實(shí)用性。The effect of weather factors and special events on electric power load are investigated. A load forecasting model based on Radial Basis Function (RBF)is presented the temperature and precipitation are applied to RBF’s training process. This optimizing algorithm can improve the credibility and reliability of network training. A practical software package has been formed and applied, which improves the precision of short-term load forecastin. The effectiveness of the model has been verified by actual operation.
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