本文關(guān)鍵詞：大用戶電力負荷的多模型模糊綜合預(yù)測

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【摘要】：研究大用戶的短期電力負荷預(yù)測問題,給出一種基于變權(quán)綜合模糊推理的多模型綜合預(yù)測方法。該方法首先引入基于質(zhì)心相似度聚類的負荷模式分析算法,挖掘歷史負荷數(shù)據(jù)中合群的典型負荷模式,并按相似性進行分組,同時剔除少量的離群異常記錄;然后給出基于共軛梯度的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,分別對每類典型負荷模式建立相應(yīng)的單元預(yù)測模型;最后利用基于相似度加權(quán)的多模型變權(quán)綜合模糊推理策略,實現(xiàn)各單元模型預(yù)測結(jié)果的自適應(yīng)融合。案例仿真驗證了多模型模糊綜合預(yù)測方法的可靠性。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)數(shù)理學(xué)院;華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 大用戶負荷預(yù)測 質(zhì)心相似度聚類 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多模型模糊綜合預(yù)測 模糊推理
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71171080) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(12MS84;2015MS51)資助項目
【分類號】：TM715
【正文快照】： 0引言隨著我國電力改革的深入,大用戶直購直供逐漸被提上議程。所謂大用戶通常是指鋼鐵、水泥、煉鋁等高能耗工礦企業(yè)用戶,其用電量超過一定規(guī)模,成本支出中電費占很大比例,并經(jīng)常在其所在地區(qū)電力負荷中占有較大比重[1-6]。隨著國民經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,企業(yè)設(shè)備逐步向大

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本文編號：919570