【24h】

Short-Term Load Forecasting Using Radial Basis Function Networks

机译:使用径向基函数网络的短期负荷预测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

This paper presents results from the application of Radial Basis Function Networks (RBFNs) to Short-Term Load Forecasting. Short-term Load Forecasting is nowadays a crucial function, especially in the operation of liberalized electricity markets, as it affects the economy and security of the system. Actual load series from Crete are used for the evaluation of the developed structures providing results of satisfactory accuracy, retaining the advantages of RBFNs.
机译:本文介绍了将径向基函数网络(RBFN)应用于短期负荷预测的结果。如今,短期负荷预测已成为至关重要的功能,尤其是在电力市场自由化的运营中,因为它会影响系统的经济性和安全性。克里特岛的实际载荷系列用于评估开发的结构,从而提供令人满意的精度结果,同时保留了RBFN的优势。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号