【摘 要】
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电力系统负荷变化受多方面因素的影响，因此负荷曲线呈现出强烈的非线性。为实现非线性的电力负荷在线预测，应用递推更新的样本数据集训练GRNN，构成动态泛回归神经网络。该网络一旦确定了训练样本，网络结构以及各神经元之间的连接权值也随之确定，网络学习完全依赖于样本数据。动态神经网络训练简洁快速，满足了在线预测的实时性要求，达到了预期的目标。
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林 132012 烟台龙源电力技术股份有限公司,山东省烟台市 2
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会
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电力系统负荷变化受多方面因素的影响，因此负荷曲线呈现出强烈的非线性。为实现非线性的电力负荷在线预测，应用递推更新的样本数据集训练GRNN，构成动态泛回归神经网络。该网络一旦确定了训练样本，网络结构以及各神经元之间的连接权值也随之确定，网络学习完全依赖于样本数据。动态神经网络训练简洁快速，满足了在线预测的实时性要求，达到了预期的目标。
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