模糊粗糙集与神经网络结合的短期负荷预测方法

"基于模糊粗糙集和神经网络的短期负荷预测研究" 这篇硕士论文主要探讨了如何结合模糊粗糙集理论和神经网络技术来进行电力系统的短期负荷预测。短期负荷预测是电力系统管理和调度的核心环节，对系统的安全性、经济运行以及供电质量有着直接影响。随着电力行业的进步，对负荷预测的精确度要求不断提升。 人工神经网络作为一种模仿人脑神经结构的计算模型，具有学习、记忆和智能处理能力，特别适合处理非线性问题，因此在短期负荷预测中得到了广泛应用。论文选择了改进的单隐层BP网络作为构建基础预测模型的工具。BP网络是一种常见的神经网络模型，通过反向传播算法调整权重以优化预测性能。 在神经网络预测模型中，输入变量的选择至关重要，因为它决定了网络结构的复杂性、计算量以及预测的准确性。粗糙集理论在此时发挥了作用，它可以对数据进行预处理，减少不必要的输入属性，降低网络的复杂性，同时保持预测质量。模糊粗糙集进一步引入了模糊概念，通过模糊隶属函数来处理不确定性和模糊性，使得在属性约简过程中能更好地保留信息，避免因离散化导致的信息损失。 论文提出了一个创新方法，首先利用模糊粗糙集对负荷影响因素进行分析，去除冗余或不重要的输入，将约简后的属性重要度作为神经网络输入的初始权重，从而简化网络结构，提高预测效率和精度。同时，模糊化处理连续变量，如天气数据，确保模型能够更准确地处理这些变量，避免离散化带来的信息损失。 通过具体的电网实例分析，该模型展示了在短期负荷预测中的良好表现，预测结果令人满意。论文的关键字包括：短期负荷预测、人工神经网络、模糊粗糙集理论、隶属函数和约简，这表明论文的重点在于这些领域的交叉应用和研究。 总结来说，这篇论文为电力系统短期负荷预测提供了一个融合模糊粗糙集和神经网络的新方法，旨在提高预测的精度和效率，对于电力系统管理和调度的优化具有实践意义。