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| 基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究 | |
| 引用本文： | 崔和瑞,宋秀莉,葛曼倩.基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究[J].电力系统保护与控制,2009,37(22):54-57. |
| 作者姓名： | 崔和瑞 宋秀莉 葛曼倩 |
| 作者单位： | 1.华北电力大学工商管理学院，河北 保定 071003;2.青岛电力设计院有限公司,山东 青岛 266002 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目资助（70671039 ） |
| 摘 要： | 针对人工神经网络模型在进行负荷预测时，大多不考虑气象等因素的影响，提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法，应用数据挖掘的聚类功能，寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测，从而提高预测的精度。鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点，引用模糊系统的理论，构建模糊神经网络(FNN)模型。通过实例预测和预测结果比较分析表明，提出的方法具有较高的预测精度。 |
| 关 键 词： | 数据挖掘 聚类分析 短期电力负荷预测 人工神经网络 模糊神经网络 |
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