提升电力系统短期负荷预测精度：RBF与模糊逻辑结合的算法实现

本篇硕士学位论文深入研究了电力系统短期负荷预测技术在实际应用中的重要性。作者石万清，专业背景为电力系统及其自动化，指导教师为陶维青，论文提交时间为2005年4月1日。电力系统短期负荷预测对于调度中心制定发电计划、发电厂报价以及能量管理系统（EMS）的运行至关重要，其预测精度直接影响到电网效率和发电厂经济效益。 电力负荷预测的准确性受到多种因素的影响，包括当前的负荷状态、天气条件、节假日、重大经济或政治事件等。为了提升预测精度，论文综合考察了多种适用于电力系统短期负荷预测的方法，如神经网络（特别是BP算法）、径向基函数网络（RBF网络）以及模糊逻辑。这些方法各有优势，但单一模型可能不足以处理复杂多变的负荷变化。 论文创新性地提出了一种结合径向基函数网络和模糊逻辑的预测方法，通过Visual C++和MATLAB的混合编程实现了一个短期电力负荷预测程序。这种结合使得预测模型能够更好地处理非线性和不确定性，从而提高了预测精度。此外，论文还实现了Visual C++与MATLAB之间的接口，利用Visual C++的用户界面友好性与MATLAB的计算能力相结合，提升了软件开发效率，提供了直观且高效的预测工具。 通过对比传统预测方法，研究结果显示，作者提出的预测算法在实际应用中显示出更好的效果，预测精度得到了显著提高。因此，这篇论文不仅探讨了理论方法，还展示了如何将理论应用于实际电力系统中，具有很高的实用价值和理论研究意义。 总结来说，本论文深入研究了电力系统短期负荷预测的关键技术，通过实证分析和算法创新，优化了预测模型，并通过软件平台的集成实现了高效的人机交互和计算性能，为电力系统的调度和管理提供了强有力的支持。