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研究了天氣和特殊事件對電力負荷的影響，建立了結合徑向基函數神經網絡來進行短期負荷預測的模型。將溫度、降雨量運用于徑向基函數神經網絡中，提高了訓練的可信度和可靠性。利用該模型編排的實用化軟件投入到了實際應用中。結果表明：該方法具有較高的預測精度和較強的實用性。The effect of weather factors and special events on electric power load are investigated. A load forecasting model based on Radial Basis Function (RBF)is presented the temperature and precipitation are applied to RBF’s training process. This optimizing algorithm can improve the credibility and reliability of network training. A practical software package has been formed and applied, which improves the precision of short-term load forecastin. The effectiveness of the model has been verified by actual operation.
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