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姜勇 《电力系统保护与控制》2002,30(7):11-13
针对电力系统短期负荷预测问题 ,考虑气象因素对负荷的影响 ,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法 ,首先根据评价函数选取相似日学习样本 ,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理 ,采用反向传播算法 ,对 2 4点每点建立一个预测模型 ,提高了学习效能。本方法适合在短期负荷预测中使用 ,具有较好的预测精度。 相似文献
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电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对电力系统短期负荷预测问题 ,考虑到气象因素对负荷的影响 ,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法 ,首先根据评价函数选取相似日学习样本 ,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理 ,采用反向传播算法 ,对 2 4点每点建立一个预测模型 ,提高了学习效能。适合在短期负荷预测中使用 ,具有较好的预测精度 相似文献
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电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法 总被引:5,自引:0,他引:5
针对电力系统短期负荷预测问题,考虑到气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法,首先根据评价函数选取相似日学习样本,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向量的分量进行模糊处理,采用反向传播算法,对24点每点建立一个预测模型,提高了学习效能,适合在短期负荷预测中使用,具有较好的预测精度。 相似文献
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针对电力系统短期负荷预测问题,考虑到气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊神经网络的短期负荷预测方法,首先根据评价函数选取相似日学习样本,然后利用隶属函数对影响负荷的特征因素向蜈的分量进行模糊处理,采用反向传播算法,对24点每点建立一个预测模型。提高了学习效能,本方法适合在短期负荷预测中使用,具有较好的预测精度。 相似文献
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基于模糊支持向量机方法的短期负荷预测 总被引:2,自引:3,他引:2
考虑气象因素对负荷的影响,提出了一种模糊支持向量机SVM(Support Vector Machine)的短期负荷预测方法。首先选取预测日前4星期中差异评价函数小于给定经验值的已知日作为相似日学习样本.然后利用隶属度函数对影响负荷特征因素向量的分量进行模糊处理,得到SVM的训练样本集.拟合负荷和影响因素之间的非线性关系。对24点每点建立一个SVM预测模型,采用改进的序列极小优化算法实现对SVM的快速训练。算例数据包括每天的气象数据和24点负荷数据.以最大相对误差和平均误差评价预测结果,表明所提方法简便快速且实用有效。 相似文献
6.
模糊聚类分析和代数算法结合的短期负荷预测 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高短期负荷预测速度和精度,提出了将模糊聚类分析和神经网络代数算法相结合的短期负荷预测方法.综合考虑天气、日类型、历史负荷等对未来负荷变化的影响,通过模糊聚类分析选取学习样本,找出同预测目相符的预测类别,采用神经网络代数算法训练样本,对24小时负荷(24点)每点建立一个预测模型.该方法充分发挥了神经网络和模糊理论处... 相似文献
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综合考虑到温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,提出了一种将人工神经网络(ANN)RBF模型和模糊逻辑相结合的短期负荷预测方法.该方法将电力负荷分为周期性的基本负荷和受多种因素影响的变动负荷两部分,对于周期负荷用ANN进行预测,采用负荷预测中比较精确的RBF算法;变动负荷采用模糊逻辑对天气因素、温度、日期类型分别做不同的模糊处理,然后利用模糊推理规则对基本负荷预测结果进行修正.通过典型算例与普通BP法预测结果相比较,结果表明该方法具有较高的预测精度. 相似文献
8.
基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
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