【摘 要】
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针对人工神经网络短期负荷预测方法的不足，考虑天气中的日平均气温以及特殊事件等影响负荷变化的主要因素，利用专家经验，模仿专家处理问题的方法，设计了一个模糊专家系统，对负荷预
【机 构】
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华南理工大学电力学院,广东省电力局中心调度所
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针对人工神经网络短期负荷预测方法的不足，考虑天气中的日平均气温以及特殊事件等影响负荷变化的主要因素，利用专家经验，模仿专家处理问题的方法，设计了一个模糊专家系统，对负荷预测结果进行修正，以提高负荷预测精度。通过合理选择模糊推理规则的形式，有效地减少规则的数目，使人工总结专家经验并确定模糊推理规则成为可能，并减少了计算量，提高了算法速度。
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