摘要：针对电力系统短期负荷预测问题，在现有的组合预测和概率性区间预测的基础上，提出了基于RBF神经网络分位数回归的概率密度预测方法，得出未来一天中任意时期负荷的概率密度函数，可以得到比点预测和区间预测更多的有用信息，实现了对未来负荷完整概率分布的预测。中国某市实际数据的预测结果表明，提出的概率密度预测方法不仅能得出较为精确的点预测结果，而且能够获得短期负荷完整的概率密度函数预测结果。

关键词：负荷预测 径向基函数 神经网络 分位数回归 概率密度函数 

单位：过程优化与智能决策教育部重点实验室合肥工业大学 安徽省合肥市230009