| 基于模糊聚类和灰色关联分析结合的负荷预测 |
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| 引用本文： | 尹成群,康丽峰,孙伟.基于模糊聚类和灰色关联分析结合的负荷预测[J].华北电力大学学报,2006,33(6):24-27. |
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| 作者姓名： | 尹成群 康丽峰 孙伟 |
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| 作者单位： | 1. 华北电力大学,电子与信息工程学院,河北,保定,071003
2. 华北电力大学,工商管理学院,河北,保定,071003 |
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| 摘 要： | 训练样本的合理选择是影响神经网络负荷预测精度的重要因素。为了选择出适量而且典型的样本,采用模糊聚类将历史负荷数据分为若干类,再利用灰色关联分析法确定各类与预测时刻负荷模式的相关度,选择关联度最大的一类,通过L-M算法对24个整点时刻分别建立BP网络预测模型,并与常用方法选择的样本训练网络得到的结果进行了对比,测试结果证明了本文所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 短期负荷预测 模糊聚类分析 灰色关联分析 神经网络 |
| 文章编号： | 1007-2691(2006)06-0024-04 |
| 修稿时间： | 2006年6月30日 |
Load forecasting based on fuzzy clustering and grey relational analysis |
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| YIN Cheng-qun,KANG Li-feng,SUN Wei.Load forecasting based on fuzzy clustering and grey relational analysis[J].Journal of North China Electric Power University,2006,33(6):24-27. |
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| Authors: | YIN Cheng-qun KANG Li-feng SUN Wei |
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| Abstract: | To select proper and typical samples,fuzzy clustering analysis is used to divide the historical load data into several categories.The grey relational analysis is employed to seek the category most relevant to pattern of daily load to be forecasted.The corresponding BP neural network models for hourly loads are established using Levenberg-Marquardt algorithm.The forecasting results of actual load show that the proposed method is effective. |
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| Keywords: | short-term load forecasting fuzzy clustering analysis grey relational analysis neural network |
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