基于模糊神经网络的电力负荷短期预测

摘要：

针对电力负荷的特点,综合考虑了温度及日期类型等因素对日最大负荷的影响,提出了一种采用模糊神经网络进行短期负荷预测的方法,并详细介绍了该方法的实现过程.通过对EUNITE(the European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems)网络提供的实际数据进行详细分析确定了影响日最大负荷的相关因素,进而选择了合适的模糊输入以建立相应的模糊神经网络预测模型,并取得了较为理想的预测结果.算例分析结果充分证明了模糊神经网络在短期电力负荷预测方面具有较好的应用前景.

关键词：短期负荷预测、日最大负荷、模糊神经网络、EUNITE竞赛

所属期刊栏目：31

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：南开大学校科研和教改项目H10118

在线出版日期：2007-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：68-72