【摘 要】
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对于受不确定因素影响的日电力负荷,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型,考虑从两方面改进预测精度,一个方面是通过模糊分类规则,使过去的负荷数据分为
【基金项目】
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中国科学院资助项目，国家电力公司资助项目
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对于受不确定因素影响的日电力负荷,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型,考虑从两方面改进预测精度,一个方面是通过模糊分类规则,使过去的负荷数据分为不同气候特征,选用同类特征数据进行预测,另一个方面是通过神经网络变结构优化,确定最优网络和最优拟合逼近,从而得到最优的预测结果.这种新方法同时考虑了天气因素的影响和神经网络的最优确定,因此,较大提高了日负荷预测的精度.
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