基于粗糙集理论和遗传程序设计的短期负荷预测模型研究

被引：9

作者：

王文川

程春田

机构：

[1] 大连理工大学水电与水信息研究所

来源：

水电能源科学 | 2007年 / 06期

关键词：

粗糙集; 属性约简; 遗传程序设计; 短期负荷预测;

D O I：

10.20040/j.cnki.1000-7709.2007.06.035

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化]; 140502 [人工智能];

摘要：

利用粗糙集理论处理大数据量、消除冗余信息等方面的优势,找到了与负荷直接相关的因素。以利用遗传程序设计进行演化建模对贵州电网日96点负荷实例进行了预测,与BP神经网络法相比,本模型预测精度高,在短期负荷预测中具有有效性和可行性。

引用

页码：125 / 129

页数：5

共 15 条

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