模糊聚类在电力负荷预测中的应用-中国学术期刊网络出版总库

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模糊聚类在电力负荷预测中的应用

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【英文篇名】	The application of fuzzy classification in the power system load forecasting
【下载频次】	★★★★★
【作者】	曹安照; 张斌; 张永荣; 庆先好;
【英文作者】	CAO An-zhao~1; ZHANG Bin~2; ZHANG Yong-rong~2; QING Xian-hao~2(1. Anhui University of Technology and Science; Wuhu 241000; China; 2. Chaohu Power Supply Company; Chaohu 238000; China);
【作者单位】	安徽工程科技学院; 巢湖供电公司; 巢湖供电公司安徽芜湖; 安徽巢湖;
【文献出处】	安徽工程科技学院学报(自然科学版) , Journal of Anhui University of Technology and Science, 编辑部邮箱 2005年 01期期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	模糊聚类; 电力负荷; 预测;
【英文关键词】	Fuzzy classification; load; forecasting;
【摘要】	根据电力市场负荷信息,结合相关历史数据与资料,分析电力市场的负荷走势,应用Matlab神经网络工具箱的信息处理技术,预测未来各月的负荷,为决策人员提供及时、科学的决策信息.应用相应的隶属度来描述负荷与影响负荷因素之间的关系.对安徽某地区的月负荷数据进行了具体计算,结果表明该方法的可行性和有效性.
【英文摘要】	This paper applies the information processing technique of the Matlab neural network toolbox, using relative membership degree to describe the relation of the load and influence. The load data within a certain month in a district of Anhui was calculated and the simulation results show the possibility and the usefulness of this method.
【更新日期】	2005-08-19
【分类号】	TM714
【正文快照】	本文根据电力市场负荷信息,结合相关历史数据与资料,分析电力市场的负荷走势,预测未来各月的负荷,为决策人员提供及时、科学的决策信息,从而合理的调整电力市场,为电网能量管理提供依据.国内外关于电力系统短期负荷预测的文献很多,采用的预测方法和预测的精度也各不相同,常用的

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