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Adaptive Fuzzy Short-term Load Forecasting System

机译:自适应模糊短期负荷预测系统

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摘要

Forecasting of day load curve is a critical problem faced by power utilities. In this paper, a fuzzyrnforecasting system is designed and implemented. Its original forecasting model can be obtained byrndata learning and model parameters can then be adaptively optimized through gradient information ofrnreal-time data. Thus, the system is of extinguished adaptive feature and self-learning capability.rnExperimental results demonstrate the satisfactory performances of the intelligent forecasting system.
机译:日负荷曲线的预测是电力公司面临的关键问题。本文设计并实现了一种模糊预测系统。可以通过数据学习获得其原始的预测模型,然后可以通过实时数据的梯度信息自适应地优化模型参数。因此,该系统具有很好的自适应性和自学习能力。实验结果表明,该系统具有令人满意的性能。

著录项

  • 来源
    《》|1999年|p.1-7|共7页
  • 会议地点 Beijing(CN)
  • 作者

    Hao Zhang; Bin Yu; Jie Wu;

  • 作者单位

    Automation Engineering RM Center, Guangdong Academy of Sciences, 100 Xianlie Rd. C,rnGuangzhou, P.R. China Post code: 510070, Tel Fax: +86 20-87668005, E-mail: ZHH@gis.sti.gd.cn;

    Electronic Technology TR Section, Dept. of Essential Education, Zhengzhou ElectronicsrnTechnology College, Zhengzhou, 450004 P.R. China;

    Electric Power College, South China University of Technology, Wushan, Guangzhou, P.R. ChinarnPost code: 510641;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 自动化系统;
  • 关键词

    load forecasting; fuzzy systems; fuzzy modelling; adaptive algorithms; power management;

    机译:负荷预测;模糊系统;模糊建模;自适应算法;电源管理;

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