技术编号：6625706
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明公开了。本发明包括如下步骤步骤（1）采集安装在电网中电表所记录的电力负荷数据，然后构建初始属性决策表；步骤（2）确定条件属性和决策属性的模糊隶属函数；步骤（3）运用快速模糊粗糙集方法进行属性约简，获得约简的条件属性；步骤（4）将约简的条件属性作为神经网络的输入数据对归一化的历史负荷数据进行训练；步骤（5）用训练得到的神经网络进行电力系统短期负荷预测；步骤（6）对所得的预测日的最大负荷的归一化值进行反归一化处理，得到电力负荷短期预测结果，即预测日的最大...
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该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权，增加技术思路，做技术知识储备，不适合论文引用。
请注意，此类技术没有源代码，用于学习研究技术思路。