基于事例推理的短期负荷预测

• 作者: 刘昱 吴娟 张讲社 王锡凡 赵登福
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 短期负荷预测 事例推理 事例表示 相似度
• 年，卷（期）: 2003,（6）
• 所属期刊栏目: 长江学者论坛
• 页码范围: 608-611
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2003.06.014

摘要

将人工智能中的事例推理(CBR)技术引入到电力系统短期负荷预测中,针对传统规则专家系统知识获取的"瓶颈"问题,事例推理充分利用另一种知识资源(以往预测成功的例子)来解决新的预测问题.以前的预测行为作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的预测问题,从事例库中找寻相似事例,并利用其结论,确定新问题的解决方法.实际算例表明,对于短期负荷预测问题,基于事例推理的预测系统在预测精度上优于单一的数学模型,具有较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵登福	西安交通大学电气工程学院	37	1399	17.0	37.0
2	刘昱	西安交通大学电气工程学院	29	327	10.0	17.0
3	王锡凡	西安交通大学电气工程学院	216	10595	60.0	97.0
4	张讲社	西安交通大学理学院	22	897	12.0	22.0
5	吴娟	西安交通大学电气工程学院	2	57	2.0	2.0