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基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测
引用本文:王楠,刘晨光,马立肖,赵占芳. 基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测[J]. 微计算机信息, 2007, 23(4): 313-314
作者姓名:王楠  刘晨光  马立肖  赵占芳
作者单位:1. 050031,石家庄,石家庄经济学院信息工程学院基础教研室
2. 050016,河北石家庄,河北师范大学信息技术学院
3. 050031,河北石家庄,石家庄经济学院信息工程学院
摘    要:设计并实现了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期电力负荷预测。由神经网络和模糊逻辑分别对基本负荷和受天气、节假日影响的负荷进行预测,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用此模型对石家庄电力系统负荷进行预测分析,取得了令人满意的结果。

关 键 词:神经网络  模糊逻辑  短期负荷预测
文章编号:1008-0570(2007)02-1-0313-02
修稿时间:2006-01-03

ANN and Fuzzy Logic Based Short-term Load Forecasting
WANG NAN,LIU CHENGUANG,MA LIXIAO,ZHAO ZHANFANG. ANN and Fuzzy Logic Based Short-term Load Forecasting[J]. Control & Automation, 2007, 23(4): 313-314
Authors:WANG NAN  LIU CHENGUANG  MA LIXIAO  ZHAO ZHANFANG
Abstract:A hybrid model for short- term load forecasting that integrates artificial neural networks (ANN) and fuzzy expert systems is presented in this paper. ANN and fuzzy logic are separately used to forecast the normal load and the load influenced by temperature and holidays, to improve the forecast precision in those cases. In the test forecasting of Shijiazhuang power system, the proposed model provided good forecasting accuracy.
Keywords:Neural Networks  Fuzzy Logic  Short-term Load Forecasting
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