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基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究
被引量：
15
1
作者
崔和瑞
宋秀莉
葛曼倩
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009年第22期54-57,共4页
针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测...
针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度。鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点,引用模糊系统的理论,构建模糊神经网络(FNN)模型。通过实例预测和预测结果比较分析表明,提出的方法具有较高的预测精度。
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关键词
数据挖掘
聚类分析
短期电力负荷预测
人工神经网络
模糊神经网络
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职称材料
题名
基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究
被引量：
15
1
作者
崔和瑞
宋秀莉
葛曼倩
机构
华北
电力
大学工商管理学院
青岛电力设计院有限公司
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009年第22期54-57,共4页
基金
国家自然科学基金项目资助(70671039)~~
文摘
针对人工神经网络模型在进行负荷预测时,大多不考虑气象等因素的影响,提出了一种基于数据挖掘预处理的改进短期电力负荷预测的方法,应用数据挖掘的聚类功能,寻找与预测日同等气象类型的多个历史短期负荷数据序列进行预测,从而提高预测的精度。鉴于ANN模型对不确定性和模糊信息学习处理能力较差的缺点,引用模糊系统的理论,构建模糊神经网络(FNN)模型。通过实例预测和预测结果比较分析表明,提出的方法具有较高的预测精度。
关键词
数据挖掘
聚类分析
短期电力负荷预测
人工神经网络
模糊神经网络
Keywords
data mining
cluster analysis
short-term electric load forecasting
artificial neural network
fuzzy neural network
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
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1
基于数据挖掘的FNN短期电力负荷预测方法研究
崔和瑞
宋秀莉
葛曼倩
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2009
15
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