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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>電子論文>測試測量論文>基于模糊邏輯和神經網(wǎng)絡的電力負荷預測

      基于模糊邏輯和神經網(wǎng)絡的電力負荷預測

      2009-08-14 | rar | 201 | 次下載 | 3積分

      資料介紹

      設計并實現(xiàn)了神經網(wǎng)絡和模糊邏輯相結合的綜合預測模型進行短期電力負荷預測。由
      神經網(wǎng)絡和模糊邏輯分別對基本負荷和受天氣、節(jié)假日影響的負荷進行預測，使其在天氣突變等情況下也能達到較高的預測精度。采用此模型對石家莊電力系統(tǒng)負荷進行預測分析，取得了令人滿意的結果。
      關鍵詞：神經網(wǎng)絡；模糊邏輯；短期負荷預測
      Abstract: 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.
      Key words: Neural Networks; Fuzzy Logic; Short-term Load Forecasting
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