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《计及需求响应的改进ABC-RBF短期电力负荷预测研究》

一、引言

随着经济和科技的不断发展，电力系统的运行面临着日益严峻的挑战。其中，短期电力负荷预测是电力系统运行和调度的重要环节。为了更好地应对电力需求的变化，提高电力系统的稳定性和经济性，本文提出了一种计及需求响应的改进ABC-RBF短期电力负荷预测研究。该方法利用智能算法优化径向基函数（RBF）神经网络，实现对电力负荷的高精度预测。本文旨在通过对传统ABC-RBF算法的改进，提高预测精度和鲁棒性，为电力系统的调度和运行提供可靠的依据。

二、相关研究概述

短期电力负荷预测是电力系统调度和运行的关键技术之一。近年来，随着人工智能和机器学习技