1.222737
10.1
2.263
1.27
11
0.0320596
1.187133
10.2
2.163
1.30
12
0.0510277
1.013116
8.1
－1.272
10.60
13
0.0515366
1.000394
8.3
－1.313
10.10
对表1中数据用聚类分析方法进行处理，可得到5种负荷增长的类型，如表2所示。
表2 分类的情况
Tab.2 Category
序
号
人口密度增
长率/%
人均收入增
长率/%
人均电量增
长率/%
电费对煤气价格
之比增长率/%
负荷密度增
长率/%
1
0.0722726
1.073419
7.40
－0.693
10.086
2
0.0364217
5.275431
11.50
0.976
12.790
3
0.0594351
1.354729
4.30
1.812
4.200
4
0.0430751
0.936478
8.37
2.573
2.279
5
0.0253746
1.489525
6.50
1.312
5.675
由未来居民负荷相关因素构成矢量Xn＋1＝(5.431120×10－4，1.379986×10－2，3.700000×10－2，2.193000×10－2)T， 用式(11)(12)求得未来居民负荷对表2的隶属度为(0.431，0.081，0.834，0.688，0.528)，其中P3＝0.834为最大，故得未来负荷属于第三类，负荷密度增长率为4.20%。由式(14)～(17)可求得负荷增长率的修正量为0.20%。用修正后的负荷密度增长率就可求得预测负荷密度。
4 结论
根据目前我国的实际情况，本文把空间负荷预测的重点放在对小区(块)负荷密度的预测上。采用人工神经元网络的聚类分析和模糊隶属度分析法，对各类负荷进行分类简化并求出最适应于待测小区(块)环境因素的负荷。从而减少了负荷预测对数据的依赖性，并提高了预测的精度，这对新开发小区的电力负荷预测具有实际意义。 5 参考文献
1 Willis H L.Spatial electric load forecasting.New York: Marcel Dekker,Inc, 1994
2 Chow Mo-yuen. Methodology of urban re-development considerations in spatial load forecasting. IEEE Trans on Power Systems, 1997, 12(2): 996～1001
3 Chow Mo-yuen. Application of fuzzy multi-objective decision making in Spatial Forecasting. IEEE Trans on Power Systems, 1998, 13(3):1185～1190
4 Chow Mo-yuen.Application of fuzzy logic technology for spatial load forecasting IEEE Trans on Power Systems, 1997, 12(3):1360～1365
5 王天华, 王平洋, 范明天. 遗传算法、模糊逻辑和运输模型在配电网空间负荷预测中的应用.电网技术, 1999, 23(1):24～28
6 陈章潮, 唐德光. 城市电网规划和改造. 北京：中国电力出版社, 1998
7 韩正之.Principle of artificial neural networks.上海交通大学讲义
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