GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用  

GRNN neural network in the application of power system load forecasting

作　　者：贾花萍[1,2] 

机构地区：[1]渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南714000 [2]渭南师范学院计算机网络工程技术中心,陕西渭南714000

出　　处：《电子设计工程》2012年第3期14-16,共3页Electronic Design Engineering

基　　金：陕西省教育厅专项科研计划项目(11JK0480);陕西省自然科学基础研究计划项目(2011JM1010);渭南师范学院院级重点项目(11YKF011)

摘　　要：为了预报电力系统负荷,采用GRNN(广义回归网络)的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。In order to predict the load of power system,using GRNN（generalized regression neural network GRNN） method,through GRNN neural network and BP network of electric power system load forecasting network model,through MATLAB7.0 simulation,the predicted goal.The use of GRNN neural network prediction result is accurate,avoid the BP neural network to predict the same database,algorithm and lengthy,network prediction results from the instability of the defect.,GRNN network has better forecast precision.

关 键 词：GRNN神经网络 BP神经网络 负荷 预报 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]