基于快速人工神经网络的短期负荷预测

摘要：

根据负荷的不确定性和非线性的特点，采用了ANN和AFS理论进行STLF，分两个步骤：在ANN中引入了平滑因子和遗忘因子，来加快收敛速度并解决ANN的遗忘问题；在AFS中对基本负荷预测值进行修正，引进不平均的隶属函数来体现负荷变化对温度的敏感性。实践表明该模型具有速度快、预测精度高等优点。

关键词：人工神经网络、自适应模糊系统、短期负荷预测

所属期刊栏目：28

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：13-15,23