基于动态模糊粒神经网络算法的负荷辨识

针对电力负荷的时变、变结构和非线性等特点, 提出一种动态模糊粒神经网络算法. 该算法采用粒计算商 空间理论和模糊神经网络技术对电力负荷进行建模. 将椭圆基函数和模糊?? − 完备性作为在线参数分配机制, 避免了 初始化选择的随机性. 根据模糊规则和输入变量的重要性, 对每条规则的输入变量宽度实施在线自适应调整, 从而实 现了负荷参数和结构同时辨识. 实验结果表明了所提出方法的可行性和有效性.