以神经网络与模糊逻辑互补的电力系统短期负荷预测模型及方法

• 作者: 周湶 孙才新 张晓星 杜鹏 程其云
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 信息熵 神经网络 模糊逻辑
• 年，卷（期）: 2004,（10）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 53-58
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4070字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6753.2004.10.011

摘要

根据电力系统短期负荷预测的特点,采用神经网络与模糊逻辑互补的方法建立了负荷预测模型.通过粗糙集理论中的信息熵概念对神经网络的输入参数进行了筛选,以与待预测量相关性大的参数作为输入,不仅减少了神经网络的工作量,缩短了计算时间,而且提高了预测的准确性;在神经网络中,通过引进动量系数和遗忘系数优化网络,提高了ANN的收敛速度;在模糊逻辑中,充分利用了人们对负荷变化取得的主观经验,引进不平均隶属函数,来反映负荷对温度的敏感性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙才新	重庆大学电气工程学院	379	13536	63.0	93.0
2	张晓星	重庆大学电气工程学院	100	2498	29.0	46.0
3	周湶	重庆大学电气工程学院	55	1883	27.0	42.0
4	程其云	重庆大学电气工程学院	9	494	9.0	9.0
5	杜鹏		5	314	3.0	5.0