摘要：提出了一种免疫聚类径向基函数神经网络(ICRBFNN)模型来预测电力系统短期负荷.在ICRBFNN的设计中,根据共生进化和免疫规划原理,提出了共生进化免疫规划聚类算法,该算法可以自动确定RBF网络隐层中心的数量和位置,并采用递推最小二乘法确定网络输出层的权值.对华东某市进行的电力系统短期负荷预测表明,与传统的径向基函数神经网络(RBFNN)预测方法相比,ICRBFNN方法具有更高的预测精度和更短的训练时间.

关键词：电力系统 短期负荷预测 rbf神经网络 免疫算法 聚类分析 

单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院; 上海市; 徐汇区; 200030