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基于模糊神经网络的短期电力负荷预测的研究08硕士论文-基于模糊神经网络的短期电力负荷预测的研究.part1.rar 【英文题名】 Short-term Load Forecasting Based on Fuzzy Neural Network 【作者中文名】 崔志坤; 【导师】 王翠茹; 【学位授予单位】 华北电力大学（河北）; 【学科专业名称】 计算机应用技术 【学位年度】 2008 【论文级别】 硕士 【网络出版投稿人】 华北电力大学（河北） 【网络出版投稿时间】 2008-10-07 【关键词】 负荷预测; 神经网络; 模糊逻辑; 遗传算法; 【英文关键词】 Load Forecast; Neural Networks; Fuzzy logic; Genetic algorithm; 【中文摘要】 短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,在电力系统发展日趋复杂的今天,传统的负荷预测技术越来 越难以满足电力部门负荷预测精度要求,应用智能算法进行电力系统的短期负荷预测,提高负荷预测的精度和稳定性,具有 十分重要的意义。在分析了电力系统负荷预测的意义和方法之后,本文在研究模糊推理和神经网络的基础上,提出了构造 模糊神经网络模型的新方法,将模糊推理融入到了BP网络中,并且用遗传算法来训练网络参数,直到误差趋于一稳定值,然 后用优化的权值进行BP算法,实现短期负荷预测,仿真实验给果表明该方法加快网络学习速度,并能提高负荷预测精度。 【英文摘要】 Short-term load forecasting is the precondition of economic and secure operation of power system. With the power system becoming more and more complex, it s demonstrated that those traditional load-forecasting technologies can t satisfy the requirement of load forecasting which becomes more and more strict. So using intelligent technologies to improve the forecasting accuracy and stability of the load forecasting of electric power system is a new character of the short-term load forecasting field of electri...