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基于模糊逻辑和神经网络的电力负荷预测 被引量:7

ANN and Fuzzy Logic Based Short-term Load Forecasting
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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。 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.
出处 《微计算机信息》 北大核心 2007年第02S期313-314,266,共3页 Control & Automation
关键词 神经网络 模糊逻辑 短期负荷预测 Neural Networks,Fuzzy Logic,Short-term Load Forecasting
  • 相关文献

参考文献4

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二级参考文献2

共引文献11

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引证文献7

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