电网技术

2006, (23) 1-5

[打印本页] [关闭]
本期目录(Current Issue) | 过刊浏览(Past Issue) | 高级检索(Advanced Search)

基于补偿模糊神经网络和线性模型的短期电力负荷预测
Short-Term Load Forecasting Based on Compensated Fuzzy Neural Networks and Linear Models

耿伟华;孙衢;李兴源;

摘要(Abstract):

在考虑了气象因素对负荷的影响的基础上,提出了一种补偿模糊神经网络和线性模型相结合的短期电力负荷预测新方法。首先采用补偿模糊神经网络求出峰、谷负荷,然后利用线性外推法求出未来1日中24个时刻的负荷值。该方法具有神经网络和线性模型的优点,实例仿真结果表明其具有较快的收敛速度、较高的预测精度和较强的鲁棒性。

关键词(KeyWords): 短期负荷预测;补偿模糊神经网络;模糊神经网络;隶属函数;线性外推法

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2004CB217907);; 国家自然科学基金资助项目(50595412)~~

作者(Author): 耿伟华;孙衢;李兴源;

Email:

DOI:

参考文献(References):

扩展功能
本文信息
服务与反馈
本文关键词相关文章
本文作者相关文章
中国知网
分享