层次匹配范例推理在短期负荷预测中的应用

• 作者: 曹一家 王志勇
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 范例推理 模糊粗糙集 自组织映射 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 动力与电气工程
• 页码范围: 1598-1603
• 页数: 6页
• 分类号: TM734
• 字数: 5019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2007.09.034

摘要

提出了一个改进的范例推理系统来解决电力系统短期负荷预测问题,该系统将范例推理、自组织映射以及模糊粗糙集方法进行了有效的结合.使用模糊粗糙集方法确定了范例的表示、组织方法,并通过自组织映射对历史范例进行聚类.将新问题所对应的范例与各个聚类中心进行匹配,得到最相似聚类,再在该聚类中进行二次匹配,对得到的最相似范例集进行重用、修正,从而得到最终预测结果.使用模糊粗糙集方法可以进行范例属性和匹配权重的合理选择,同时使用自组织映射对历史范例进行聚类,可以减少范例匹配次数和匹配时间.使用该方法不仅可以合理利用历史范例,而且可以通过属性选取、聚类来获取附加知识.实例验证和比较结果表明该负荷预测方法是有效可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹一家	浙江大学电气工程学院	153	8711	49.0	88.0
2	王志勇	浙江大学电气工程学院	5	182	4.0	5.0