基于模糊神经网络的空间负荷预测小区用地分析  

Small area land-use analysis based on fuzzy neural networks in load forecasting

作　　者：丁明[1] 李小燕[1] 吴蓓[2] 

机构地区：[1]合肥工业大学电气工程学院,安徽合肥230009 [2]上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200030

出　　处：《电力技术（北京）》2004年第12期9-12,共4页

摘　　要：对配电网的空间负荷预测方法进行改进,重点研究小区用地分析的模糊推理模型,把人工神经网络技术与模糊推理系统相结合的方法应用于小区用地分析。该方法采用人工神经网络技术提取模糊规则,形成一类具有学习功能的模糊智能系统,具有自适应能力强、推理效率高及知识表达能力较强等特点。以实例验证了该方法的有效性。This paper presents the improvement of spatial load forecasting method of distribution network, and the fuzzy inference on small area land-use analysis is emphatically studied. A fuzzy inference model based on artificial neural networks (ANN) is presented in this method. So it formulates an intelligent system with learning function and it is also characterized by strong self-adapting, high inference efficiency and strong ability to express knowledge. At last, an actual example indicates that this method is very efficient.

关 键 词：负荷预测 配电网 模糊神经网络 模糊推理系统 小区 模糊规则 智能系统 知识表达 人工神经网络技术 自适应能力 

分 类 号：TM715[电气工程—电力系统及自动化] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]