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首页> 外文会议>Engineering of Intelligent Systems, 2006 IEEE International Conference on >Fuzzy-Rule based Load Pattern Classifier for Short-Tern Electrical Load Forecasting
【24h】

Fuzzy-Rule based Load Pattern Classifier for Short-Tern Electrical Load Forecasting

机译：基于模糊规则的负荷模式分类器用于短期电力负荷预测

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Based on the knowledge of historical data sets, a fuzzy rule-based classifier for electrical load pattern classification is set up. Considering with the accuracy and interpretation of fuzzy rules, multi-objective genetic algorithm are applied to choose the Pareto optimum rules that are used to classify electrical load. In the computation experiments, the generated fuzzy rule-based classifier is used to load forecasting, the computation results show that it leads to high classification performance, and it can supply more sufficient and effective historical data for load forecasting, better performance of load forecasting is gained accordingly.
机译：基于历史数据集的知识，建立了基于模糊规则的电力负荷模式分类器。考虑到模糊规则的准确性和解释性，采用多目标遗传算法选择用于对电力负荷进行分类的帕累托最优规则。在计算实验中，将生成的基于模糊规则的分类器用于负荷预测，计算结果表明分类器具有较高的分类性能，可以为负荷预测提供更充分，有效的历史数据，具有较好的负荷预测性能。得到相应的。

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