基于模糊神经网络的电力负荷短期预测

• 作者: 于海燕 张凤玲
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 日最大负荷 模糊神经网络 EUNITE竞赛
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 2938字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-3673.2007.03.014

摘要

针对电力负荷的特点,综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响,提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法,并详细介绍了该方法的实现过程.通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素,进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型,并取得了较为理想的预测结果.算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张凤玲	天津大学理学院	4	175	4.0	4.0
2	于海燕	天津大学理学院	1	91	1.0	1.0