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为使负荷预测更精确，鉴于预测对象的不确定性和非线性，采用ANFIS预测电力系统短期负荷。ANFIS将模糊理论与神经网络融合，利用神经网络实现系统的模糊逻辑推理，采用混合学习算法调整前提参数和结论参数，自动产生模糊规则。该系统具有非线性映射和自学习能力，不基于数学模型，用独特的空间分层方法建立若干模糊推理系统，依靠专家经验获取控制信息，能用于负荷预测的非线性建模，获取负荷数据的最佳估计，克服数据处理过程中存在的不确定性和不完备性。所用ANFIS模型为2输出1输入5层1阶Sugeuo模糊系统。利用某局网负荷数