[发明专利]一种基于模糊决策的神经网络模型电力系统负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于模糊决策的神经网络模型电力系统负荷预测方法，其特征是，包括以下步骤,基于模糊决策的神经网络模型，得到所有历史负荷样本的隶属度μ_i，做出历史样本隶属度变化曲线；剔出隶属度μ_i小的历史样本数据，经过处理，基本消除了包含遗漏数据和突变很大数据的样本；数据预处理后，通过选择适当的神经网络模型，在电力负荷的历史数据基础上找出其中的变化规律，建立电力负荷神经网络预测模型；本发明所述一种基于模糊决策的神经网络模型电力系统负荷预测方法结合模糊决策和神经网络的优势，使其在收敛精度和收敛速度上都有所提高，减少对初值的依赖，以此来提高预测的准确性。

主权项

一种基于模糊决策的神经网络模型电力系统负荷预测方法，其特征是，包括以下步骤,步骤1:基于模糊决策的神经网络模型，得到所有历史负荷样本的隶属度μ_i，做出历史样本隶属度变化曲线。步骤2:剔出隶属度μ_i小的历史样本数据，经过处理，基本消除了包含遗漏数据和突变很大数据的样本。步骤3:数据预处理后，通过选择适当的神经网络模型，在电力负荷的历史数据基础上找出其中的变化规律，建立电力负荷神经网络预测模型。