电气开关2019,Vol.57Issue(1) :8-11.

一种基于自适应神经模糊推理系统的短期负荷预测方法

Short-term Load Forecasting Approach Using Adaptive Neuro-fuzzy Inference System

鲍伟强 陈娟 谢伟 熊涛
电气开关2019,Vol.57Issue(1) :8-11.

一种基于自适应神经模糊推理系统的短期负荷预测方法

Short-term Load Forecasting Approach Using Adaptive Neuro-fuzzy Inference System

鲍伟强 1陈娟 2谢伟 1熊涛3
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作者信息

  • 1. 国网南平供电公司,福建 南平 353000
  • 2. 国网南平市延平区供电公司,福建 南平 353000
  • 3. 武汉工程大学电气信息学院,湖北 武汉 430205
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摘要

随着智能电网技术的发展,电网问题的管理变得尤为重要,负荷预测是电网管理的主要内容之一.本文针对小区域范围内电力系统负荷预测问题,提出了一种基于自适应神经模糊推理(ANFIS)方法,在每小时测量和记录电力负荷数据的基础上,利用提出的ANFIS模型进行了负荷预测.在所提的ANFIS模型中,只需要确定历史负荷参数,模型中的其他参数可由历史负荷参数计算得到.将实际负荷及其对时间的一阶导数、时间信息作为ANFIS模型的输入,预测下一个小时的负荷需求.采用均方根误差、标准均方根误差和平均偏差误差作为模型评价指标.实验结果表明,该方法适用于小区域的负荷预测.

关键词

电力系统/负载预测/神经网络/模糊推理系统/自适应学习

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基金项目

国家自然科学基金(51705376)

出版年

2019
电气开关
沈阳电气传动研究所

电气开关

影响因子:0.281
ISSN:1004-289X
被引量4
参考文献量5
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