基于模糊聚类识别及统计相关的短期负荷预测

• 作者: 刘耀年 张艳杰 祝洪博 祝滨
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊聚类 隶属度 模糊模式识别 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2002,（11）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TM734
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2002.11.008

摘要

应用模糊聚类理论,通过对负荷历史数据进行聚类和隶属度分析,依据模糊聚类和模糊模式识别、类别(或级别)变量特征值与概率统计相关分析等模型,根据模糊聚类参数与预测因子的前期特征值,确定相应的类别变量特征值,建立类别变量特征值与预测对象之间的相关关系,利用此相关关系进行负荷预测.应用隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的相关关系,可以同时考虑多种影响负荷因素,在算法上只是隶属度矩阵的阶数发生变化,预测过程简单明了.实践结果表明,此方法具有较高的预测精度,能较好地适应不同地区的负荷特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝洪博	东北电力学院电力工程系	14	178	9.0	13.0
2	刘耀年	东北电力学院电力工程系	39	553	15.0	22.0
3	祝滨	东北电力学院电力工程系	8	218	8.0	8.0
4	张艳杰	东北电力学院电力工程系	2	31	2.0	2.0