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基于事例推理的短期负荷预测
引用本文:赵登福,吴娟,刘昱,张讲社,王锡凡.基于事例推理的短期负荷预测[J].西安交通大学学报,2003,37(6):608-611.
作者姓名:赵登福  吴娟  刘昱  张讲社  王锡凡
作者单位:1. 西安交通大学电气工程学院,710049,西安
2. 西安交通大学理学院
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目 (5993 71 50,6 0 0 750 0 1 )
摘    要:将人工智能中的事例推理(CBR)技术引入到电力系统短期负荷预测中,针对传统规则专家系统知识获取的“瓶颈”问题,事例推理充分利用另一种知识资源(以往预测成功的例子)来解决新的预测问题.以前的预测行为作为历史事例以一定的结构和方式存储在事例库中,对于新的预测问题,从事例库中找寻相似事例,并利用其结论,确定新问题的解决方法.实际算例表明,对于短期负荷预测问题,基于事例推理的预测系统在预测精度上优于单一的数学模型,具有较强的实用性.

关 键 词:短期负荷预测  事例推理  事例表示  相似度
文章编号:0253-987X(2003)06-0608-04
修稿时间:2000年10月10

Case-Based Reasoning for Short Term Load Forecasting
Abstract:
Keywords:short term load forecasting  case-based reasoning  case representation  degree of similarity
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