【电力调度自动化系统及电力负荷智能化预测方法的研究】张昊.pdf
RESEARCH OF ELECTRICPOWERDISPATCHAUTOMATION SYSTEMANDPOWERLOADINTELLIGENT FORECASTING METHODS A thesis submittedfor the degreeof Doctor of Philosophy at South China University of Technology by ZHANG Hao ElectricPower College South China University of Technology June1997
应学习自动生成初始的模糊预测系统,而且可以借助实时数据的梯度信息对预 测系统参数进行自适应调整,因而具有很强的自适应性和预测精度的鲁棒性.事实上,该方法就是学习型结合的模糊神经网络(FNN)预测方法,它是一 种结合了ANN和模糊逻辑优点的智能化方法。实验研究表明,其预测效果是 非常令人满意.最后,本文在第八章研究了应用FNN和遗传算法(GA)进行负荷预测 的问题,着重提出用GA进一步全面优化模糊预测系统的设计和实现方法,使 全文的研究体系得到了完善.本文关于智能化预测方法的研究的特色在于系统化。
adaptivefuzzyforecastingsystems arebrought aboutseparately.Chapter 6put forward a simple practical adaptivefuzzySTLF approach,which adoptsDynamicFeaturePair-wiseMatchingideatodesignforecastingmodel, andappliesTableFillingAdaptiveFuzzyModelingAlgorithmtoconstruct forecastingsystem.