基于事例推理短期负荷预测方法的改进

被引：3

作者：

赵登福 ^{[1
]}

张小东 ^{[1
]}

夏经德 ^{[2
]}

孟岩 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安交通大学电气工程学院

[2] 山东科汇电气股份有限公司

[3] 新疆电力公司生产技术部

来源：

西安交通大学学报 | 2006年 / 08期

关键词：

事例推理; 短期负荷预测; 模糊聚类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对基于事例推理(CBR)短期负荷预测中的事例库组织,提出第一级按不同的时刻和星期类型粗分类、第二级按照模糊聚类方法细分类的二级分类方法,可以很好地实现不同预测环境之间的相似性和相异性;针对事例的检索,提出模糊优先比的定量属性检索方法,按此方法进行检索不但可以提高检索效率,还可以对检索过程进行控制.实际算例表明,以此方法进行负荷预测的周平均相对误差为2.620%,低于一般的CBR方法和单一预测方法.

引用

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