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| 摘要: |
| 着重论述了电力负荷预测中建模变量的选择、数据的预处理方法、模型的拓扑结构及其对预测精度的影响。针对水电企业电力负荷预测，提出了一种将经典的AR模型与T-S模糊神经系统相结合的负荷预测方法。应用该方法对某水电厂近两年发电量作了预测计算，并与实测数据作了比较，表明该方法具有较好的鲁棒性和较高的精度。 |
| 关键词: AR模型 T－S混合模型 负荷预测 数据预处理 T－S模糊神经系统 电力系统 |
| DOI： |
| 分类号:TM715 |
| 基金项目: |
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| Application of modeling method combining AR with fuzzy-neural system to power dam load forecasting |
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| Abstract: |
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| Key words: data preprocessing,power load forecasting,T-S fuzzy-neural system,AR model |
