以神经网络与模糊逻辑互补的电力系统短期负荷预测模型及方法

被引：23

作者：

程其云

孙才新

张晓星

周湶

杜鹏

机构：

[1] 重庆大学电气工程学院

[2] 中国南方电网有限责任公司

来源：

电工技术学报 | 2004年 / 10期

关键词：

短期负荷预测; 信息熵; 神经网络; 模糊逻辑;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2004.10.011

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

摘要：

根据电力系统短期负荷预测的特点,采用神经网络与模糊逻辑互补的方法建立了负荷预测模型。通过粗糙集理论中的信息熵概念对神经网络的输入参数进行了筛选,以与待预测量相关性大的参数作为输入,不仅减少了神经网络的工作量,缩短了计算时间,而且提高了预测的准确性;在神经网络中,通过引进动量系数和遗忘系数优化网络,提高了ANN的收敛速度;在模糊逻辑中,充分利用了人们对负荷变化取得的主观经验,引进不平均隶属函数,来反映负荷对温度的敏感性。

引用

页码：53 / 58

页数：6

共 8 条

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