ANFIS在短期负荷预测中的应用

为使负荷预测更精确,鉴于预测对象的不确定性和非线性,采用ANFIS预测电力系统短期负荷。ANFIS将模糊理论与神经网络融合,利用神经网络实现系统的模糊逻辑推理,采用混合学习算法调整前提参数和结论参数,自动产生模糊规则。该系统具有非线性映射和自学习能力,不基于数学模型,用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统,依靠专家经验获取控制信息,能用于负荷预测的非线性建模,获取负荷数据的最佳估计,克服数据处理过程中存在的不确定性和不完备性。所用ANFIS模型为2输出1输入5层1阶Sugeuo模糊系统。利用某局网负荷数据训练和检测ANFIS网络模型后预测负荷,结果表明该算法鲁棒性好,抗干扰能力强,能有效补偿对象的大纯滞后。