基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测

被引：3

作者：

耿伟华

孙衢

李兴源

机构：

[1] 四川大学电气信息学院

来源：

电网技术 | 2006年 / 23期

关键词：

短期负荷预测; 补偿模糊神经网络; 模糊神经网络; 隶属函数; 线性外推法;

D O I：

10.13335/j.1000-3673.pst.2006.23.001

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法。首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值。该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性。

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