电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

摘要：

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.

关键词：短期负荷预测、隶属函数、人工神经网络

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2005-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：8-10