基于模糊神经网络的短期电力负荷预测

摘要：

短期负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,准确的负荷预测有助于提高系统的安全性和经济性,能够减少发电成本.因此,寻求合适的负荷预测方法以期最大限度的提高预测精度具有重要的应用价值。本文在分析了电力系统负荷预测的意义和方法后,阐述了人工神经网络和模糊推理系统的一般理论,并研究和建立了基于模糊神经网络的电力预测模型。

关键词： 电力系统 短期负荷预测 人工神经网络 模糊逻辑推理

作者: 王翠茹 崔志坤

作者单位: 华北电力大学计算机学院,保定,071003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第一届国际计算机及计算技术在农业中的应用研讨会暨第一届中国农村信息化发展论坛

会议地点: 武夷山

会议语种:中文

页码: 71-77

在线出版日期: 2007-08-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）