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基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法
被引量：
16
1
作者
赵芝璞
高超
+1 位作者
沈艳霞
陈杰
《中国电力》
CSCD
北大核心
2018年第2期54-60,共7页
为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂...
为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂度。将该方法应用于某地实际负荷预测,数值结果表明,该方法具有较高的预测精度。
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关键词
电力系统
负荷预测
关联模糊神经网络
改进型蜂群算法
负荷历史数据
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题名
基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法
被引量：
16
1
作者
赵芝璞
高超
沈艳霞
陈杰
机构
江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心
国网湖北省电力公司孝感市云梦县供电公司
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2018年第2期54-60,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61573167
61572237)~~
文摘
为提高负荷预测精度,考虑历史负荷数据之间相关联的特性,利用关联模糊神经网络建立了负荷预测模型。与其他负荷预测方法相比,基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法,减少了模型所需要的模糊规则的数量,降低了模型的复杂度。将该方法应用于某地实际负荷预测,数值结果表明,该方法具有较高的预测精度。
关键词
电力系统
负荷预测
关联模糊神经网络
改进型蜂群算法
负荷历史数据
Keywords
power systems
load forecasting
CFNN
an improved ABC algorithm
historical load data
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于关联模糊神经网络和改进型蜂群算法的负荷预测方法
赵芝璞
高超
沈艳霞
陈杰
《中国电力》
CSCD
北大核心
2018
16
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