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学兔兔 总第49卷 第553期 电测与仪表 Vo1．49 NO．553 2012年 第1期 Electrical Measurement Instrumentation Jan．2012 基于FNN的校园电能短期预测算法研究 张保航，谷海青，高强 (天津理工大学 自动化学院，天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室，天津300384) 摘要：为_r获得反映校园负荷变化的预测模型，采用FNN模型与模糊控制器相结合的方法，使用校同负荷影响 较大的天气因素及日期类型作为负荷预测外部干扰，进行了深入的研究。通过预测模型对校园历史负荷进行学 习，完成预测网络参数的训练。结合模糊理论，将预测后的误差及误差变化率作为模糊控制器的输入，完成对负 荷预测结果的修正。通过与典型BP网络进行对比，验证了该方法的有效性，为高校能源的管理奠定了坚实基础。 关键词：负荷预测；FNN模型；模糊控制器；BP网络 中图分类号：TM933 文献标识码：A 文章编号：1001一l390(2012)01—0036—05 Short-term Load Forecasting of the Campus Based on the FNN ZHANG Bao—hang，GU Hai—qing，GAO Qiang (Tianjin Key Laboratory for Control TheoryApplications in Complicated Systems，Tianjin University of Tec,hnology， Tianjin 300384，China) Abstract：In order to obtain a forecasting model which can reflect the load fluctuation of campus，the paper combine~i FNN model and fuzzy controller with the weather condition and the type of power supply dates and SO on as the input of the forecasting net．It trained the net parameter with the passed load and combined the fl~zzy theory to nmke the forecasting error and the rate of change of error as the fuzzy controller input to modify the f0I’ecasling result．The method improved the efficiency and accuracy of short——term load forecasting of campus compared with Bp network Io make a foundation for campus energy saving． Key words：load forecast，FNN mode，Fuzzy controller，BP network 0 引 言 1．1 BP神经网络 随着节能减排的大力推广，高校作为典型耗能用 BP(Back—propagation)神经 络是一种具有隐含 户受到社会的广泛关注。低压侧电能管理系统开始进 层的多层前馈网络
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