基于模糊技术的短期负荷预报探讨

资 源 简 介

基于模糊技术的短期负荷预报探讨

详 情 说 明

模糊技术在短期负荷预报中的应用通过模拟人类处理不确定信息的能力，显著提升了预测的准确性。其核心在于针对不同季节的气候特征设计差异化的模糊规则，例如夏季高温与冬季寒潮对电力负荷的影响机制截然不同，需分别构建隶属度函数来量化温度、湿度等天气因素的模糊边界。

专家系统的引入进一步优化了处理流程，系统内置的经验规则库能自动识别异常天气模式（如突降暴雨或持续干旱），动态调整模糊推理参数。这种结合数据驱动与知识驱动的方法，既克服了传统统计模型对非线性的气候因素适应性不足的问题，又避免了纯机器学习模型的可解释性缺陷。

实际应用中，系统通过三层处理架构实现：模糊化层将精确的天气观测数据转化为模糊集合；推理层调用规则库进行多条件决策；解模糊层输出最终的负荷预测值。测试表明，该方法在极端天气场景下的预测误差可降低18%-25%，验证了模糊逻辑对不确定性因素的处理优势。