【摘 要】
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该文首先对人工神经网络(Kohonen模型、BP模型)、模糊专家系统的进行了讨论:在分析负荷预报和贵州电网负荷变化特点基础上,考虑了几种人工智能方法的互补性,提出了一种适用于
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该文首先对人工神经网络(Kohonen模型、BP模型)、模糊专家系统的进行了讨论:在分析负荷预报和贵州电网负荷变化特点基础上,考虑了几种人工智能方法的互补性,提出了一种适用于负荷需求量增长很快的发展中电网的短期负荷预报模型.该模型充分发挥了SOM网络和BP模型的优势;针对节假日对负荷的影响,建立了基于模糊专家系统(Fuzzy-Expert System)原理的修正规则库;为了进一步提高模型的预测精度,增强模型适应系统负荷变化的能力,提出了将SCADA系统监测数据与该预报模型接口的解决方法;编制了负荷预报软件,并以贵州电网为对象进行了算例分析;结果表明该模型在保证预报精度的条件下更实用更简洁.
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