基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测

吴道林; 田丽; 凤志民; 李从飞

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基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测

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针对短期电价预测具有的周期性及难预测性等特点,研究现存的人工神经网络预测方法,提出一种基于PSO聚类分析和RBF网络的短期电价预测方法.利用粒子群算法优化聚类分析的聚类半径,并用优化后的聚类方法对电价的历史数据按相似的程度分类,得到一类相似度最高的数据作为输入数据并进行预处理,建立相应的RBF网络预测模型,对短期电价进行预测仿真.通过实例分析验证了该预测模型能够有效、稳定地将预测精度提高至0.3％左右.

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来源
《南阳理工学院学报》 |2016年第4期|45-47|共3页
作者
吴道林; 田丽; 凤志民; 李从飞;
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作者单位

安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖 241000;

安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖 241000;

安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖 241000;

安徽工程大学电气工程学院安徽芜湖 241000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统的计算;
关键词
短期电价预测; 粒子群算法; 聚类分析; 径向基网络;

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