论文研究 基于模糊系统的电力负荷预测

为了应付一个国家的互连电力系统的电力负荷需求和供给，我们需要提前预测其需求。 在本文中，我们使用模糊系统来短期预测电力负荷。 在这里，我们将温度，湿度，一年中的季节和一天中的时间段作为参数，这些参数决定着电负载的需求。 对于每个参数，我们使用几个隶属函数（MF），然后将Mamdani规则应用于MF，并使用质心方法确定输出。 最后，表面图显示了负载需求的真实情况。 实际负载与模糊系统的输出之间的差异为+ 1.65％至-13.76％。 本文的概念可应用于孟加拉国的互联电力系统中，以减少功率损耗，尤其是当发电量高于需求时。