基于模糊神经网络的短期电力负荷预测的研究

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【摘要】

：

短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,在电力系统发展日趋复杂的今天,传统的负荷预测技术越来越难以满足电力部门负荷预测精度要求,应用智能算法进行电力系统的短期负荷预测,提高负荷预测的精度和稳定性,具有十分重要的意义。在分析了电力系统负荷预测的意义和方法之后,本文在研究模糊推理和神经网络的基础上,提出了构造模糊神经网络模型的新方法,将模糊推理融入到了BP网络中,并且用遗传算法来训练网络参数,直到误

【作者】

：

崔志坤

【机构】

：

华北电力大学

【发表日期】

：

2008年12期

【关键词】

：

负荷预测神经网络模糊逻辑遗传算法

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