层次匹配范例推理在短期负荷预测中的应用.pdfVIP

第 41 毒草 9 期 浙江大学学报[工学版} Vol. 41 No.9 2007 年 9 月 Journal of Zhejiang University( Engineering S口 ence) Sep, 2007 层次匹配范例推理在短期负荷预测中的应用 王志勇 1 ， 2 ，曹一家 1 (1.浙江大学电气工程学院，浙江杭州 310027 ， 2. 浙江省电力公司，浙江杭州 310007) 摘 要:提出了→个改造的范例推理事统来解决电力系统短期负荷顶测问题，该系统将范例推理、自组织映射以及 模糊粗糙集方法进行了有效的结合 4 使用模糊粗糙集方法确定了范例的表示、组织方法.井通过自组织映射对历史 范例进行聚类.将新问题所对应的范例与各个聚类中心进行匹配，得到最相似聚类，再在该辈类中进行二次匹配， 对得到的最相似范例靠进行重用、修正，从而得到最终预测结果，使用模糊粗糙集方法可以进行范例属性和匹配权 重的告理选择，同时使用自组织映射对历史范例进行噩类，可以减少范例匹配次数和匹配时间使用该Jr法不仅可 以合理利用历史商倒.而且可以通过属性选取、豪类来获取附加知识.实但j 验证和比较结果表明该负荷预测方法是 有数可行的 关键词·负荷预测;范例推理 E 模糊粗糙集 g 自组织映射，数据挖掘 中图分!J!号: TM734 主献标识码 :A 文章编号: 1008 - 973X(2日 07)09 -1598 - 06 Case-based reasoning for short-term load forecasting based on hierarchy matching J W ANG Zhi-yong . CAO Yi-jia (1. College 0/ Electrical Engineering. Zhejiang Uni四川 ty ， Hangzhou 310027. China; 2. Zhejiang Power Corpoγalzo饵 ， Hangzhou 310007. Chína) Abst ....d. ct: An improved reasoning system was presented to solve the short-term load forecasting (STLF) problem in power system operat?on and planníng by using case- based reasoning (CBR) , self-organizing map (SOM) and fuzzy-rough sets method. CBR is composed of the steps of case representation, indexing, retrieval, and adaptation, and the key idea in CBR involves the use of already existing knowledge about ob? jects úr situations to predict aspects of similar objecls. SOM are trained as a cluster tool ín order to organ? ize the old cases with the purpose of speeding up the CBR process. Fuzzy-rough se!s method further e