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电力短期负荷预测受各种气象因素的影响,这导致短期电力负荷预测准确度不高。使用模糊逻辑处理温度、湿度和风速的三种影响因素,把它们转化为能被BP神经网络输入识别的具体的数据。该网络经过训练后,得到合适的权值。利用该模糊神经网络,测试电力日负荷数据,预测的平均误差约在±1.69%。
基于气象因子Fuzzy模糊处理的短期电力负荷预测
【摘 要】
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电力短期负荷预测受各种气象因素的影响,这导致短期电力负荷预测准确度不高。使用模糊逻辑处理温度、湿度和风速的三种影响因素,把它们转化为能被BP神经网络输入识别的具体的数据。该网络经过训练后,得到合适的权值。利用该模糊神经网络,测试电力日负荷数据,预测的平均误差约在±1.69%。
【机 构】
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上海电力学院电力与自动化工程学院,上海电力学院计算机科学与技术学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2014年02期
【基金项目】
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信息安全国家重点实验室（中国科学院软件研究所）开放式基金项目（04-02-1）,上海教委创新基金项目（11YZ192）,上海市“科技创新行动计划”重点项目（11511504400）.
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