基于RBF神经网络和天气数据的负荷预测虚拟仪器设计.pdf

维普资讯 第35卷 第2期 继 电器 、，0．l_35 No．2 2007年 1月 l6日 RELAY Jan．16， 2007 基于RBF神经网络和天气数据的负荷预测虚拟仪器设计 夏昌浩，向学军，胡翔勇 (三峡大学，湖北 宜昌443002) 摘要：气温、气压等天气因素决定了人体舒适度。随着社会经济的快速发展，空调和取暖负载在总用电负荷中的比重 日益增 加，天气对负荷波动的影响越来越明显。提出了一种考虑风速、降水、气压、气温、湿度等天气数据的径向基 (RBF)神经 网络 日负荷预测模型，用实际负荷数据和天气数据进行训练，将预测结果与BP网络模型得到的结果进行比较，表明了该模 型的优越性，也介绍了基于该模型和LabVIEW、Matlab的负荷预测虚拟仪器的前面板和流程图设计过程。结果表明，提出的 模型算法简单、精度高、稳定性好，用虚拟仪器进行电力负荷预测具有操作简单、直观、节省费用等优点。所介绍的方法可 以用于其它类型负荷预测模型的虚拟实现。 关键词：RBF；神经网络；短期负荷预测；LabVIEW； Matlab DesignofvirtualinstrumentforloadofrecastingbasedonRBFneural networkandweatherdata XIAChnag·hao，XIANGXuequn，HUXinag-yong (ChinaThreeGorgesUniversity,Yichang443002，China) Abstract： Humna bodyameniyt isdecidedbyweatherfactorssuchastemperature，atmosphericpressure，etc．Inhtewakeof decelopmentsinsocietynadeconomy，hteproportionofloadforairconditioningna dheatingni totalpo werconsumptionloadhas increasde daybyadyna dhteinfluenceofweahteruponloadfluctuationhasbecomemoreevident．TIliSpaperpresentsakindof forecastingmodelforadailyloadbytakingweahterad tasuchas wendspeed，prceipiattion，amt osphericpressure，temperaturena d humidiytetc，intoaccountnadusingradialbasisfunction (RBF)neuralnetwork．Aftertrainingnetworkusingactualloadnad weahteradat，hteforecastingresults，comparedwiht htoseofBPnewtork，show htemod elhasclearsuperiority，Thefrontpnaelnad flow diagrma ofavirtual instrumentforloadforceastingbasedonhtemod el。LabV口W na dM 棚 ．AB raealSOinrtoducde ，The resultsindicatehtathtemod elpresentedissimple，accurate，nadsteadyinalgorithm，na dhteforecastingusingvirtual instrumentis easy．visual na dinexpensiveinoperation，11hemehtod sattedCna beusedforreferencetOhtevirtual rea