【摘 要】
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该文对电力系统短期负荷预测这一复杂的研究课题,进行了全面深入的研究.主要工 作有:1.论述了负荷观测的意义和基本原理,介绍了各种负荷预测方法,并指明了其优缺 点;2.对神经网络的学习算法进行了改进,提出了改进后的神经网络短期负荷预测模型;3.将模糊理论用于短期负荷预测,并提出了一种基于模糊聚类、识别与模糊曲结合的预测方 法;4.将神经网络与模糊理论相结合利用其各自的优点来进行负荷预测,算例证
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该文对电力系统短期负荷预测这一复杂的研究课题,进行了全面深入的研究.主要工 作有:1.论述了负荷观测的意义和基本原理,介绍了各种负荷预测方法,并指明了其优缺 点;2.对神经网络的学习算法进行了改进,提出了改进后的神经网络短期负荷预测模型;3.将模糊理论用于短期负荷预测,并提出了一种基于模糊聚类、识别与模糊曲结合的预测方 法;4.将神经网络与模糊理论相结合利用其各自的优点来进行负荷预测,算例证明了利用 该方法进行短期负荷预测的有效性;在上述研究基础上,进行了短期负荷预测系统的软件 设计和程序开发,形成实用化软件,整个系统操作方便,界面友好,辅助功能齐全.最后 对短期负荷预测方法进行了总结和展望.
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