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基于动态模糊神经网络的电力负荷短期预测

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针对电力系统负荷的非线性,时变和不确定性的特点,提出一种动态模糊神经网络的算法来进行负荷预测,该算法将模糊系统与神经网络的优点结合在一起,并且网络结构是动态变化的,避免出现过拟合和过训练,同时该算法引入分级学习的思想提高了网络的学习速度.在分析了负荷的影响因素后,用日平均温度,日期因素和日负荷峰值来训练动态模糊神经网络,然后对预测模型进行测试,测试结果表明,该模型具有很高的预测精度,满足实际的要求,为电力系统稳定和经济运行提供了保障.

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来源
《2017全国仿真技术学术会议》|2017年|314-318|共5页
会议地点香港
作者
YANG You-sheng; 杨优生; WANG Dong-feng; 王东风; ZHI Dan; 智丹;
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作者单位

香港中医学会、教育研究基金会;

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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;
关键词
电力系统; 负荷预测; 动态模糊神经网络; 分级学习;

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