电力系统短期负荷预测的模糊神经网络方法

• 作者: 卢毅 姜勇
• 来源期刊: 湖南电力
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 隶属函数 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2002,（1）
• 所属期刊栏目: 试验·研究
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: TM7
• 字数: 3020字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0198.2002.01.001

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.本方法适合在短期负荷预测中使用,具有较好的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢毅		48	1114	16.0	32.0
2	姜勇		15	152	6.0	12.0