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基于模糊逻辑聚类神经网络算法的中长期负荷预测
被引量：
5
1
作者
岳璐
张尧
+1 位作者
钟庆
王哲
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第2期42-46,共5页
电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了...
电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了聚类神经网络的运算速度。虽然网络采用了竞争学习作为网络的学习算法,但是它克服了一般竞争学习算法固有的死点问题,使得历史数据的聚类分析中聚类中心初始点的选取有更大的随意性。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。
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关键词
中长期负荷预测
模糊逻辑单元
聚类神经网络
死点问题
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职称材料
题名
基于模糊逻辑聚类神经网络算法的中长期负荷预测
被引量：
5
1
作者
岳璐
张尧
钟庆
王哲
机构
华南理工大学电力学院
华电电力设计研究院有限公司
出处
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008年第2期42-46,共5页
文摘
电力系统中长期负荷预测受大量不确定因素的影响,聚类方法能够将各种影响因素综合引入预测模型,提高了预测精度。采用一种由模糊逻辑单元组成的聚类神经网络用于中长期负荷预测。利用模糊集理论中的模糊逻辑算子y1完成网络运算,提高了聚类神经网络的运算速度。虽然网络采用了竞争学习作为网络的学习算法,但是它克服了一般竞争学习算法固有的死点问题,使得历史数据的聚类分析中聚类中心初始点的选取有更大的随意性。运用文中所述模型及算法综合考虑了历史负荷情况和未来不确定因素等对未来负荷变化的影响。通过与传统的方法进行中长期负荷预测比较,结果表明该方法可以提高负荷预测的精度。
关键词
中长期负荷预测
模糊逻辑单元
聚类神经网络
死点问题
Keywords
mid-long term load forecast
fuzzy logic
unit
s
clustering neural network~ dead unit
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模糊逻辑聚类神经网络算法的中长期负荷预测
岳璐
张尧
钟庆
王哲
《华北电力大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2008
5
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