10.3969/j.issn.1006-6047.2002.10.013
AR与T-S混合模型在负荷预测中的应用
着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响.针对水电企业电力负荷预测,提出了一种将经典的AR模型与T-S模糊神经系统相结合的负荷预测方法.应用该方法对某水电厂近两年发电量作了预测计算,并与实测数据作了比较,表明该方法具有较好的鲁棒性和较高的精度.
数据预处理、电力负荷预测、T-S模糊神经系统、AR模型
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TP183;TM714(自动化基础理论)
2004-01-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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