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一种基于自适应神经模糊推理系统的短期负荷预测方法

     

摘要

随着智能电网技术的发展,电网问题的管理变得尤为重要,负荷预测是电网管理的主要内容之一.本文针对小区域范围内电力系统负荷预测问题,提出了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)方法,在每小时测量和记录电力负荷数据的基础上,利用提出的ANFIS模型进行了负荷预测.在所提的ANFIS模型中,只需要确定历史负荷参数,模型中的其他参数可由历史负荷参数计算得到.将实际负荷及其对时间的一阶导数、时间信息作为ANFIS模型的输入,预测下一个小时的负荷需求.采用均方根误差、标准均方根误差和平均偏差误差作为模型评价指标.实验结果表明,该方法适用于小区域的负荷预测.

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