分析软计算方法和数据挖掘理论在电力系统负荷预测中的应用

差指标定义如下:E=∑Ni=1(yti-y(Xi,P))2(3)式(3)给出的误差指标具有平方和的形式,适合采用一种非线性最小二乘法-LM算法。这种方法的收敛性好,计算速度快,在实际应用中效果很好。

3.4 日负荷预测模型的建立本文采用单点预测模型。大致选取负荷的历史数据和对预测值可能会有影响的变量,前几个时刻、前几个相同类型日和前几周相同时刻的负荷值,对应的气象状况,包括气温、气压、风速、光照、雨量和湿度共6类数据,形成样本集,执行CART算法,剔除无关变量,确立决策规则集;然后构造ANFIS网络,进行决策规则集模糊化,采用LM算法进行参数辨识。最终负荷预测值就是各规则的输出值与其激励强度乘积之和。

4 实例分析我们采用浙江省2000年和2001年的负荷数据进行