层次匹配范例推理在短期负荷预测中的应用

王志勇; 曹一家

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提出了一个改进的范例推理系统来解决电力系统短期负荷预测问题,该系统将范例推理、自组织映射以及模糊粗糙集方法进行了有效的结合.使用模糊粗糙集方法确定了范例的表示、组织方法,并通过自组织映射对历史范例进行聚类.将新问题所对应的范例与各个聚类中心进行匹配,得到最相似聚类,再在该聚类中进行二次匹配,对得到的最相似范例集进行重用、修正,从而得到最终预测结果.使用模糊粗糙集方法可以进行范例属性和匹配权重的合理选择,同时使用自组织映射对历史范例进行聚类,可以减少范例匹配次数和匹配时间.使用该方法不仅可以合理利用历史范例,而且可以通过属性选取、聚类来获取附加知识.实例验证和比较结果表明该负荷预测方法是有效可行的.

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来源
《浙江大学学报：工学版》 |2007年第9期|1598-1603|共6页
作者
王志勇; 曹一家;
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作者单位

浙江大学电气工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统调度自动化;
关键词
负荷预测; 范例推理; 模糊粗糙集; 自组织映射; 数据挖掘;

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