混合模糊神经网络在短期负荷预测中的应用

为提高电力系统短期负荷预测精度,将模糊逻辑和神经网络的长处融合在一起,构建了混合模糊神经网络短期负荷预测模型,用于预测预报日的负荷。其中针对模糊神经元的权值更新问题,采用了一种新的权值更新算法——一步搜索寻优法,进一步减小了预测误差。实际算例证明了该模型的有效性。