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粗糙集信息熵与自适应神经网络模糊系统相结合的电力短期负荷预测模型及方法

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摘要

电力系统短期负荷预测不仅要考虑负荷本身的历史时间序列,而且与气象因素密切相关,自适应神经网络模糊系统(:Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System,ANFIS)模型是一种有效的预测方法,而系统输入变量的合理性选择是影响预测效果的关键所在.本文通过粗糙集理论中的信息熵概念对解决这一问题进行了尝试,选取与待预测量相关性大的参数作为输入.所构造ANFIS系统是基于数据进行建模并进行参数辨识的,这样有效地避免了模糊推理系统(Fuzzy Inference System,FIS)中人为主观因素对预测的负面影响,客观地反映了相关变量与负荷值之间的复杂关系.用该方法与常用BP神经网络及常用FIS分别对重庆市某区进行了一周的日负荷预测,通过对实例的对比分析表明了该方法具有较好的收敛性和预测精度.

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来源
《重庆市电机工程学会2004年学术会议》|2004年|313-316|共4页
会议地点重庆
作者
程其云; 孙才新; 周湶; 雷绍兰; 张晓星;
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作者单位

中国电机工程学会;

重庆市电机工程学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统规划;人工神经网络与计算;
关键词
电力负荷预测; 粗糙集; 信息熵; 自适应神经网络; ANFIS; 模糊推理;

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