【摘 要】
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提出一种基于补偿模糊神经网络的电力负荷预测方法,介绍了给予模糊逻辑和神经网络的补偿模糊神经网络(CFNN)及其学习算法,充分利用神经网络非线性逼近能力的优点并结合CFNN学
【机 构】
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华北电力大学经济管理系,华北电力大学经济管理系 河北 保定 071003,河北 保定 071003
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提出一种基于补偿模糊神经网络的电力负荷预测方法,介绍了给予模糊逻辑和神经网络的补偿模糊神经网络(CFNN)及其学习算法,充分利用神经网络非线性逼近能力的优点并结合CFNN学习速度快、全局稳态优化运算等特点,建立中期电力负荷预测模型,并用 MATLAB 编写了计算程序,进行了实例计算,并验证了 CFNN 用于电力负荷预测的有效性。
A power load forecasting method based on compensation fuzzy neural network is proposed. The compensation fuzzy neural network (CFNN) and its learning algorithm are given to fuzzy logic and neural network. The advantages of nonlinear approximation ability of neural network are fully utilized and the learning speed of CFNN Fast, and global steady-state optimization, the mid-term power load forecasting model was established. The calculation program was compiled by MATLAB, and the calculation was carried out. The validity of CFNN for power load forecasting was verified.
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