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负荷预测技术是电力系统规划与运行的核心，通过先进的算法模型对未来的电力需求进行精准估计。广泛应用于电网调度、能源管理及智能城市建设等领域，有效提升能源利用效率和供电可靠性。掌握负荷预测方法不仅能够帮助工程师优化系统设计，还能在节能减排方面发挥重要作用。本页面汇集了1337份精选资源，涵盖理论研究与实践案例，助力您深入理解并应用这一关键技术。

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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF） 神经网络， 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。 ...

📅 👤 waixingren
RBF 神经网络 电力 负荷预测

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