基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法.pdf

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1、第39卷第1期电力系统保护与控制Vlo1-39NO．12011年1月1日PowerSystemProtectionandControlJan．1，2011基于改进型ANFIS的负荷密度指标求取新方法周涑，孙威，张昀，任海军，孙才新，邓景云(1．重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆400030；2．湖南省电力公司超高压管理局，湖南长沙410002)摘要：针对传统的负荷密度指标的求取方法通常采用经验法或简单类比法，难以满足精度要求这一不足，从负荷密度与其影响因素存在着某种非线性关系的角度出发，提出了一种新颖的、基于自适应神经模糊系统(ANF

2、IS)的负荷密度指标求取新方法。该方法用熵权法对影响因素的输入值进行加权处理，运用F1etcher—Reeves共轭梯度法改进ANFIS默认的混合学习算法，建立改进型ANFIS预测模型来求取负荷密度，克服了传统方法输出结果不可量化和精度不高等缺点。通过一个实例验证了该方法的实用性和有效性关键词：空间负荷预测；负荷密度指标法；熵权；自适应神经模糊系统(ANFIS)AnewmethodtoobtainloaddensitybasedonimprovedANFISZHOUQuan，SUNWei，ZHANGYun，RENHai-jun，SUNCai．xin，DEN

3、GJing．yun(1．StateKeyLaboratoryofPowerTransmissionEquipment&SystemSecurityandNewTechnology，ChongqingUniversity，Chongqing400030，China；2．UHVAdministrationofHunanElectricPowerCompany,Changsha410002，China)Abstract：Thetraditionalmethodstoobmin1oaddensityareoftenbasedonexperienceorsimple

4、comparison，andtheresultscanhardlymeettheaccuracyrequirements．SoanovelmethodtoobtainloaddensitybasedonANFISfordistributionnetworkisproposedaccordingtothenon—linearrelationbetweenloaddensityanditsinfluencingfactors．Themethodologyofentropyweightcoeficientisfirstlyusedtotreattheinputv

5、alueofeveryinfluencingfactorwithitsweight，thentheimprovedforecastingmodelofANFISisestablishedtoforecasttheloaddensitythroughusingFletcher—Reeveslearningalgorithmtoimprovetheconventionalmixedalgorithm，whichovercomestheconventionalmethods’faultssuchasmeasurelessnessofpredictionresul

6、tandlOWforecastingaccuracyofthepredictionmode1．Finally，theapplicabilityandeffectivenessofthemethodaredemonstratedbyusingarealcase．ThisworkiSsupposedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．50607023)andNaturalScienceFoundationofChongqing(CSTC)(No．2006BB2l89)．Keywords：spatialloa

7、dforecasting；loaddensitymethod；entropyweightcoeficient；ANFIS中图分类号：TM715文献标识码：A文章编号：1674．3415(2011)01．0029．06决策依据。目前国内外常用的空间负荷预测方法有0引言自上而下的用地仿真法l6j和自下而上的负荷密度近年来，由于负荷的飞速发展和“智能电网”指标法【，jJ(有些文献也叫分类分区法)。但是由于建设的需要，空间负荷预测逐渐受到重视。其概念我国城市规划的逐渐规范化，未来城市土地的使用最早是20世纪80年代由美国的H．L．Willis提出【lJ，性质基本已

8、经明确，所以用地仿真法在国内城网规即不仅要预测负荷的量，还要预测未