【摘 要】
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本文提出一种短期电力负荷的时间序列预测方法 。该方法用混合pi-sigma模糊神经网络,结合短期电力负荷的周期性特点,建立pi-sigma模糊神经网络时序预测模型,构建预测样本和检
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本文提出一种短期电力负荷的时间序列预测方法 。该方法用混合pi-sigma模糊神经网络,结合短期电力负荷的周期性特点,建立pi-sigma模糊神经网络时序预测模型,构建预测样本和检验样本,对未来短期电力负荷数据预测研究。该预测模型的模糊子集隶属度可以在线动态调整。仿真实例表明,本文提出的电力负荷预测方法优于常规的时序预测方法,具有预测精确度高以及预测结果稳定等优点,可以克服神经网络电力负荷预测方法的随机性。仿真实验结果验证了所提出方法的有效性。
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