| | | | | 基于ANFIS的长期电力负荷预测模型 | | | 王军;吕元锋;陈俊;曹菁菁 | | | 某电力公司的长期负荷预测模型,利用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)建立。其结构分为计算输入的模糊隶属度、每条规则适用度、适用度归一化、每条规则输出及模糊系统输出5层。系统网络中含14个待定的前件和后件参数。采用Matlab编程,通过Sugeno和evalfis函数训练ANFIS,按指定指标得到这些参数,实现模糊预测。
【作者单位】：安徽工程科技学院电气工程系 安徽芜湖241000(王军;吕元锋;陈俊);上海交通大学机械与动力工程学院 上海200030(曹菁菁)
【关键词】：电力长期负荷;模糊预测;自适应神经模糊推理系统;Matlab
【分类号】：TM715
【DOI】：cnki:ISSN:1006-1576.0.2006-07-017
【正文快照】：
0引言长期负荷预测一般指10年以上并以年为单位的预测。长期负荷预测时间跨度大,影响负荷变化的因素很多,很难定量描述,具有不确定性,即模糊性。在保证系统安全可靠运行、满足用户需求的前提下,电力企业通过准确的负荷预测,可避免资源的浪费,从而提高电力系统的经济性。故采用 | | |  推荐 CAJ下载  PDF下载 | | | CAJViewer7.0阅读器支持所有CNKI文件格式，AdobeReader仅支持PDF格式 | | | | Long-Term Load Forecasting Model Based on ANFIS | | | WANG Jun1;Lü Yuan-feng1;CHEN Jun1;CAO Jing-jing2 (1. Dept. of Electrical Engineering;Anhui University of Technology & Science;Wuhu 241000;China; 2. School of Mechanics & Dynamics Engineering;Shanghai JiaoTong University;Shanghai 200030;China) | | | The ANFIS was adopted by the long-term load forecasting model to establish power company. Its structure was divided into calculating input fuzzy membership degree layer, every rule application degree layer, normalization of application degree layer, every rule output layer and fuzzy system output layer. There are 14 undetermined parameters named predictor and consequent. The Matlab programmer was adopted to train ANFIS through Sugeno and evalfis function; then, those parameters were achieved according to appointed indexes and fuzzy forecasting were realized.
【Keyword】：Long-term load forecasting;Fuzzy forecasting;Adaptive neutral fuzzy inference systems;Matlab |
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