基于模糊推理系统的多因素电力负荷预测

• 作者: 张国江 李继红 邱家驹
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 模糊推理 数据挖掘 分类和回归树算法 ANFIS
• 年，卷（期）: 2002,（5）
• 所属期刊栏目: 研制与开发
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 4661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2002.05.012

摘要

在多因素负荷预测的建模中,模糊推理系统是一种较为有效的方法.输入变量选择和输入空间划分是模糊建模的基础,也是难点所在.数据挖掘中的分类思想有助于解决此问题.文中采用分类和回归树(CART)算法对解决这一问题进行了尝试,并构造ANFIS网络进行参数辨识.建模过程几乎完全基于数据进行,不需要人工的过多干预,保证了模型能客观地反映相关变量与负荷值之间的复杂关系.用该方法与普通BP算法分别对浙江省多地区进行了一个月的日负荷预测实例分析,该方法较好的收敛性和预测精度说明,CART算法与ANFIS相结合,是基于数值的模糊建模的一种有效方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国江	浙江大学电气工程学院	2	205	2.0	2.0
2	邱家驹	浙江大学电气工程学院	76	2631	30.0	50.0
3	李继红		8	337	7.0	8.0