遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法，使用遗传算法对系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数(如模糊推理规则和隶属函数等)需要依靠运行人员经验或专家知识来确定，而本文利用遗传算法，通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。在遗传算法中，将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起，从而确定系统参数的最优组合，由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。仿真实验结果表明，该方法能够达到满意的预测精度，具有良好的实用前景。关键词：短期负荷预测；模糊逻辑系统；遗传算法APPLICATIONOFGENETIC-FUZZYALGORITHMFORSHORTTERMLOADFORECASTINGOFPOWERSYSTEMXiongHao；LuoRi-cheng(ElectricalEngineeringSchool,WuhanUniversity,WuHan430072,China)ABSTRACT:Anovelapproachbasedonfuzzylogicsystem(FLS)isintroducedtoshort
