軟計(jì)算方法和數(shù)據(jù)挖掘理論在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、該文概述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的有關(guān)內(nèi)容,著重闡述其中兩種重要的思想:分類(lèi)方法與聚類(lèi)分析,并詳述它們的具體實(shí)現(xiàn)方法.該文關(guān)于負(fù)荷預(yù)測(cè)問(wèn)題的研究始終貫穿了這兩種思想.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊系統(tǒng)是軟計(jì)算的重要基礎(chǔ),它們是設(shè)計(jì)智能系統(tǒng)的精髓.該文詳細(xì)討論了BP網(wǎng)、Kohonen網(wǎng)兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TSK型模糊推理系統(tǒng)的原理、結(jié)構(gòu)和算法等基本問(wèn)題,其中前兩者用于對(duì)負(fù)荷壞數(shù)據(jù)的處理,后者用在多因素負(fù)荷預(yù)測(cè)建模.負(fù)荷壞數(shù)據(jù)辨識(shí)是由負(fù)荷曲線(xiàn)抗差聚類(lèi)和壞數(shù)據(jù)曲線(xiàn)模式分類(lèi)兩

2、個(gè)順序的過(guò)程組成的;該文通過(guò)對(duì)Kohonen網(wǎng)的抗差聚類(lèi)和BP網(wǎng)模式分類(lèi)的效果分析,設(shè)計(jì)由這兩種網(wǎng)絡(luò)組合而成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,較好地完成了壞數(shù)據(jù)辨識(shí)的任務(wù).該文以模糊推理系統(tǒng)為基礎(chǔ),構(gòu)建自適應(yīng)神經(jīng)—模糊系統(tǒng)建立預(yù)測(cè)模型.建模過(guò)程中解決了兩個(gè)主要問(wèn)題:模糊建模中的結(jié)構(gòu)辨識(shí)問(wèn)題和ANFIS系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)的收斂性問(wèn)題.該文采用決策樹(shù)分類(lèi)方法完成結(jié)構(gòu)辨識(shí)的任務(wù),初步找出負(fù)荷變化的模式,有效減少了系統(tǒng)需要優(yōu)化調(diào)整的參數(shù)數(shù)量;采用擬牛頓優(yōu)化方法,較好地