基于混合建模方法的水电负荷预测

【摘要】：针对水电企业电力负荷预测的困难 ,提出了一种将AR模型与T -S模糊神经模型相结合的负荷预测新方法。通过对某水电厂近两年发电量作的预测表明 ,该方法具有较好的鲁棒性、较高的精度和实用前景 【作者单位】： 武汉大学动力与机械学院 武汉大学动力与机械学院 武汉大学动力与机械学院 武汉大学动力与机械学院
【关键词】： 电力负荷预测 T-S模糊神经模型 AR模型
【分类号】：F426.6
【正文快照】： 0　引　言电力负荷预测的准确与否不仅关系到电力企业自身经济效益 ,而且还具有社会效益。以往的负荷预测方法主要分为两大类 :一是建立时间序列模型[1] ;二是采用神经网络和模糊逻辑[2 ] 。两者各有缺点。前者的精度往往难以令人满意 ,而后者存在局部最优问题。另一方面 ,两

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