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基于模糊C均值聚類及學(xué)習(xí)向量量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的負荷同時系數(shù)預(yù)測模型

發(fā)布時間:2024-01-23 13:20
  針對變壓器及電纜容量確定問題,該文以負荷同時系數(shù)(LSF)預(yù)測為目標(biāo),建立考慮社會發(fā)展水平、人口構(gòu)成、負荷類型的LSF影響因素指標(biāo)體系。應(yīng)用模糊C均值聚類對臺區(qū)負荷的用電類型進行劃分,基于學(xué)習(xí)向量量化(LVQ)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立LSF預(yù)測模型。該預(yù)測模型具有自動確定LSF影響因素權(quán)重、針對不同類型綜合負荷預(yù)測的選擇性強、便于依據(jù)實測數(shù)據(jù)更新模型參數(shù)的特點。LSF預(yù)測精度提高,為配變定容提供了有利依據(jù)。應(yīng)用京津唐地區(qū)實際負荷驗證了該文LSF預(yù)測方法的有效性。

【文章頁數(shù)】:8 頁

圖1LSF預(yù)測的指標(biāo)體系

圖1LSF預(yù)測的指標(biāo)體系


圖2LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

圖2LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖


圖3LSF預(yù)測流程圖

圖3LSF預(yù)測流程圖


圖4減少1個指標(biāo)后預(yù)測誤差的變化圖

圖4減少1個指標(biāo)后預(yù)測誤差的變化圖



本文編號:3882730

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