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基于模糊逻辑和神经网络的短期电力负荷预测 被引量:1

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摘要 本文分析了天气和节假日对电力负荷的影响 ,建立了神经网络和模糊逻辑相结合的综合预测模型进行短期负荷预测。预测结果经两步得出 ,首先训练神经网络 ,令其预测基本日负荷曲线 ,然后利用模糊逻辑根据天气因素以及是否节假日等情况对负荷曲线进行修正 ,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。采用此模型对石家庄电力系统负荷进行预测分析 ,取得了令人满意的结果。
作者 王楠 杨奎河
出处 《福建电脑》 2005年第2期66-67,共2页 Journal of Fujian Computer
  • 相关文献

参考文献4

  • 1E .Doveh,P .Feigin,D .Greig,L .Hyams.ExperiencewithFNNModelsforMediumTermPowerDemandPredictions[].IEEETransonPowerSys tems.1999
  • 2H .R .Kassaei,A .Kayhani.AHybridFuzzy,NeuralNetworkBusLoadModelingandPredication[].IEEETransonPowerSystem.1999
  • 3R .Yager,L .A .Zadeh.AnIntroductiontoFuzzyLogicApplicationsinIntelligentSystems[]..1992
  • 4D .W .Bunn.ForecastingLoadsandPricesinCompetitivePowerMarkets[].Proceedings of the IEEE.2000

同被引文献1

  • 1Hagan M T.et al.The time senses approach to short-term load forecasing[].IEEE Transactions on Power Systems.1987

引证文献1

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