遺傳模糊算法在短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

　　從第73位開(kāi)始至282位是對(duì)105條模糊條件語(yǔ)句的編碼，每?jī)晌换驅(qū)?yīng)一條語(yǔ)句，例如如果X73X74若為“01”，則表示相應(yīng)的模糊條件語(yǔ)句為“IF x1(日期類型)is A11（周一），and x2(T時(shí)刻氣溫)is A21(很低)and x3(近期負(fù)荷量趨勢(shì))is A31(底)then y(預(yù)測(cè)量)is B1 (很低)”。
　　在確定的編碼方式后，遺傳算法對(duì)種群中的染色體進(jìn)行各種遺傳算子操作（選擇、交叉和變異等），應(yīng)當(dāng)采用各種改進(jìn)措施以提高算法的搜索效率，避免早熟收斂等問(wèn)題。

4 負(fù)荷預(yù)測(cè)仿真分析
　　為檢測(cè)系統(tǒng)的可行性，針對(duì)所開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真。本文利用河南省某市2002和2003年夏季（4、5月份）負(fù)荷資料，對(duì)2003年5月份第三周星期一的日負(fù)荷進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)。
　　首先將兩年中4、5月份負(fù)荷資料和天氣資料按照24個(gè)不同時(shí)刻分成24份，然后選擇出可以作為訓(xùn)練樣本的數(shù)據(jù)來(lái)。此處我們選擇了40份有效歷史數(shù)據(jù)，按照第2、3節(jié)所敘述的方法對(duì)系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。最后對(duì)選定日進(jìn)行日模擬負(fù)荷預(yù)測(cè)。表1給出了實(shí)際值，預(yù)測(cè)值和誤差的記錄。

5 結(jié)束語(yǔ)
　　電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)一項(xiàng)極為復(fù)雜的工作。由于負(fù)荷的變化要受到諸多因素的影響，而這種影響往往又難以用經(jīng)典數(shù)學(xué)方法準(zhǔn)確地加以描述，所以往往很難達(dá)到預(yù)期的預(yù)測(cè)效果。本文利用遺傳算法對(duì)模糊系統(tǒng)中的隸屬函數(shù)和推理規(guī)則進(jìn)行訓(xùn)練，并將由該方法所確定的模糊邏輯預(yù)測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用于短期負(fù)荷預(yù)測(cè)。對(duì)影響負(fù)荷變化的因素進(jìn)行研究，結(jié)合具體的問(wèn)題，選取了適應(yīng)于系統(tǒng)的輸入量。在遺傳編碼方面，將確定隸屬函數(shù)與推理規(guī)則的各種參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)一編碼，以求得系統(tǒng)參數(shù)的最優(yōu)組合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法具有良好的預(yù)測(cè)性能，和較好的發(fā)展前景。