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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。
基于快速人工神经网络的短期负荷预测
【摘 要】
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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
【机 构】
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四川大学电力工程系
【出 处】
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继电器
【发表日期】
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2000年12期
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