【摘 要】
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针对电力系统多因素负荷预测问题的复杂性,融合粗糙集方法与遗传神经网络各自优势,提出一种新型的短期负荷预测方法。利用粗糙集理论中信息熵的概念,约简负荷影响因素,简化网络输入变量。利用遗传算法对神经网络进行权值优化。而且,引入综合反映气温、湿度及风力对人体作用的几个气象因子(实感温度、温湿指数及舒适度指数)来评价气象因素对短期负荷的影响。利用本文所述方法编制了程序,对实际的地区电网进行了短期负荷预测试
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针对电力系统多因素负荷预测问题的复杂性,融合粗糙集方法与遗传神经网络各自优势,提出一种新型的短期负荷预测方法。利用粗糙集理论中信息熵的概念,约简负荷影响因素,简化网络输入变量。利用遗传算法对神经网络进行权值优化。而且,引入综合反映气温、湿度及风力对人体作用的几个气象因子(实感温度、温湿指数及舒适度指数)来评价气象因素对短期负荷的影响。利用本文所述方法编制了程序,对实际的地区电网进行了短期负荷预测试验,结果表明预测精度是满意的,从而说明了本方法的有效性和实用性。
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