电力负荷短期预测的模糊专家系统修正方法

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针对人工神经网络短期负荷预测方法的不足,考虑天气中的日平均气温、天气状况以及特殊事件等影响负荷变化的主要因素,利用专家经验,模仿专家处理问题的方法,设计了一个模糊专家系统,对负荷预测结果进行修正,以提高负荷预测精度。通过合理选择模糊推理规则的形式,有效地减少了规则的数目,使得人工总结专家经验并确定模糊推理规则成为可能,减少了计算量,提高了算法速度。
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