基于自适应神经模糊系统的电力系统短期负荷预测

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第l9卷华中电力2006年第4期基于自适应神经模糊系统的电力系统短期负荷预测杨帆。，吴耀武。，熊信银。，娄素华。，彭丰(1．华中科技大学电气与电子工程学院，湖北武汉430074；2．武汉供电公司，湖北武汉430013)摘要：提出基于模型akagugen0)的自适应神经模糊系统(ANFIS)。该系统采用减法聚类初始化模糊推理，把神经网络学习机制引入到逻辑推理中，并用混合学习算法调整前件参数和结论参数，自动产生模糊规则。应用武汉地区2005年夏季负荷数据对网络进行训练和检测，所得仿真结

2、果表明此预测方法有效。关键词：短期负荷预测；Takagi—Sugeno；减法聚类；自适应神经模糊系统中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1006．6519(2006)04—0001·03Short—termLoadForecastinginPowerSystemBasedonAdaptiveNeuro．．．FuzzyInferenceSystemYANGFan，wuYao—WU，XIONGXin—yin，LOUSu—hua，PENGFenf1．CollegeofElectricalEngineering,Huazhon

3、gUniversityofScienceandTechnology,Wuhan430074，China；2．WuhanPowerSupplyCompany,Wuhan430013．China)Abstract：AnAdpativeNeuro—FuzzyInferenceSystembasedonT—Smodelispresentedinthispaper．ANFISisinitializedbysubtractiveclusteringandneuronetworkisapphedtoFuzzyInference，andadju

4、ststheparameterofthefuzzyinferencesystemwithhybridalgorithmandcanproducefuzzyrulesautomatically．Thispapergivesthe2005Ssummerloaddataofwuhancitytotrainandcheckthenetwork，theresultsshowthevalidityofshort—termloadforecastingbasedonANFIS．Keywords：short——termloadforecasti

5、ng；takagi——sugeno；subtractiveclustering；adaptiveneuro——ruzzyInferencesystem负荷预测．是模糊推理系统与神经网络相结合的产0引言物，用神经网络实现了模糊系统，同时具有模糊推电力系统负荷预测是电力系统运行管理和实理的可理解性与神经网络的学习能力，可通过训练时控制的基本内容为系统潮流分布计算和稳定性来求得其中的参数。分析提供依据，对于电力系统安全可靠运行具有重1T—S(Takagi-Sugeno)模糊模型要作用。短期负荷预测是对数周、数天的电力系统负荷的变化情况

6、所做的预测，是各级电力市场不可T_S模糊模型模糊规则的前件部分是模糊形式，缺少的部分它对于建立电量计费系统、实行峰谷后件部分则为常值或线性方程式，模糊规则如下：分时电价和建立模拟电力市场等均有影响。因此，R：／fl是A2是A，⋯，是A，寻求有效的负荷预测方法，对提高预测结果的准确thenyi=em+cixl+c2+⋯+ce~x(1)度具有重要的意义_l1。式中i=1，2，⋯，m，m表示规则总数，xi(i=l，2，⋯n)目前常用的预测方法主要可分为经典预测方表示变量，A(l，2，⋯n)，表示输入模糊语言值，C(法和现代预测方法。经

7、典预测方法主要包括指数平k=0，l，2，⋯n)表示结论参数表示条规则的输出。滑法、趋势外推法、时间序列法和回归分析法，而现假如给定一个输入向量。，⋯T1)，那么由诸代预测方法主要有灰色系统方法、专家系统方法、规则输出Yi的加权平均可求得输出Y，其算式为：神经网络和模糊分析方法等，特别是神经网络和模∑：1wiYi一∑：lfcm+cll+⋯+c，1)糊分析得到了充分地应用[2-61。本文采用基于减法聚一∑一∑类的自适应神经模糊推理系统进行电力系统短期收稿日期：2006—06—06作者简介：杨~(1982一)，男，硕士研究生，研究方向

8、为电力系统运行分析与负荷预测维普资讯http://www.cqvip.com20o6年第4期华中电力第l9卷的模糊语言表达能力有机地结合起来．进行优势互=l∑∑／∑毗(2)补，其模糊隶属度函数及模糊规则是通过大量已知数式中xo=l，W是条if-then规则的权值