【摘 要】
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传统的负荷预测方法往往具有预测精度不高、鲁莽性差、不能表述复杂的非线性关系等缺点。而基于智能计算方法的神经网络技术和模糊理论用于负荷预测都善于处理实际中由不确定
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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传统的负荷预测方法往往具有预测精度不高、鲁莽性差、不能表述复杂的非线性关系等缺点。而基于智能计算方法的神经网络技术和模糊理论用于负荷预测都善于处理实际中由不确定性、不精确性引起的系统控制问题,神经网络对于知识的抽取和表达比较困难,模糊信息处理方法却善于模拟人的经验处理一些不确定信息;另一方面,模糊系统很难从样本中直接学习规则,而神经网络则有较强的学习能力,可以利用联想记忆降低模糊性,这样就产生了模糊神经网络预测方法。 在选择模糊神经网络的训练算法时,本文采用了粒子群优化算法,这是一种基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。结果表明,将其用于电力短期负荷预测中可以有效地提高了神经网络的训练效率和预测精度。
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