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基于主成分分析法和自适应神经模糊推理系统的电力负荷预测
引用本文:王志征,余岳峰,姚国平.基于主成分分析法和自适应神经模糊推理系统的电力负荷预测[J].电力自动化设备,2003,23(9):39-41.
作者姓名:王志征  余岳峰  姚国平
作者单位:上海交通大学,能源工程系,上海,200240
摘    要:提出了一种基于主成分分析法与自适应神经模糊推理相结合的电力系统负荷预测方法,通过对影响电力负荷的相关因素进行主成分分析,减少自适应神经模糊推理系统的输入量,可以提高系统预测的效率。算例表明所提出方法是有效的和可行的。

关 键 词:主成分分析  自适应神经模糊推理系统  负荷预测
文章编号:1006-6047(2003)09-0039-03

Power load forecast based on principal component analysis and adaptive neuro-fuzzy inference system
WANG Zhi-zheng,YU Yue-feng,YAO Guo-ping.Power load forecast based on principal component analysis and adaptive neuro-fuzzy inference system[J].Electric Power Automation Equipment,2003,23(9):39-41.
Authors:WANG Zhi-zheng  YU Yue-feng  YAO Guo-ping
Abstract:Based on the principal component analysis and adaptive neuro-fuzzy inference system,a power load forecast method is put forward.Applying principal component analysis to the relevant factors that affect power load reduces the input variables and simplifies the structure of adaptive neuro-fuzzy inference system,which improves forecast efficiency.Calculation example shows that the method is feasible and effective.
Keywords:principal component  analysis  adaptive neuro-fuzzy inference system  load forecast%  
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