基于自适应神经模糊系统的电力系统短期负荷预测

• 作者: 吴耀武 娄素华 彭丰 杨帆 熊信银
• 来源期刊: 华中电力
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 Takagi-Sugeno 减法聚类 自适应神经模糊系统
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 1-3,18
• 页数: 4页
• 分类号: TM715
• 字数: 2673字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6519.2006.04.001

摘要

提出基于T-S模型(Takagi-Sugeno)的自适应神经模糊系统(ANFIS).该系统采用减法聚类初始化模糊推理,把神经网络学习机制引入到逻辑推理中,并用混合学习算法调整前件参数和结论参数,自动产生模糊规则.应用武汉地区2005年夏季负荷数据对网络进行训练和检测,所得仿真结果表明此预测方法有效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨帆	华中科技大学电气与电子工程学院	187	1416	22.0	32.0
2	娄素华	华中科技大学电气与电子工程学院	47	899	17.0	29.0
3	吴耀武	华中科技大学电气与电子工程学院	78	3193	31.0	55.0
4	熊信银	华中科技大学电气与电子工程学院	22	761	15.0	22.0
5	彭丰		1	10	1.0	1.0