| 基于事例推理的短期负荷预测 |
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| 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 |
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| 作者姓名： | 赵登福 吴娟 刘昱 张讲社 王锡凡 |
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| 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 |
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| 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 ) |
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| 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．
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| 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： | 2000-10-10 |
Case-Based Reasoning for Short Term Load Forecasting |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | short term load forecasting case-based reasoning case representation degree of similarity |
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