电网技术

2007, No.248(03) 68-72

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基于模糊神经网络的电力负荷短期预测
Short-Term Load Forecasting Based on Fuzzy Neural Network

于海燕;张凤玲;

摘要(Abstract):

针对电力负荷的特点,综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响,提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法,并详细介绍了该方法的实现过程。通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素,进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型,并取得了较为理想的预测结果。算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景。

关键词(KeyWords): 短期负荷预测;日最大负荷;模糊神经网络;EUNITE竞赛

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 南开大学-天津大学刘徽应用数学中心资助(H10118)

作者(Author): 于海燕;张凤玲;

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参考文献(References):

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