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摘要 短 期 电力 负 荷 容 易受 到 自然因素 及 社 会 因素 的影响 这 使得 负 荷 预 测 比较 困难 为了 提 高 短 期 负 荷 的预 测
精 度 $提 出 了基于相 似 日搜 索 的改 进 局 部 均 值 分 解 ! WTZd 和 回声 状 态 网络 ! ) 相 结 合 的短 期 电力 负 荷 预 测
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模 型 首先 用 模 糊 聚类分 析 将与 预 测 日最 相 似 的多个 日期 筛 选 出来 然 后 把 这 些 相 似 日的整 点 负 荷 数 据 按 照 时
间先 后 排 成 一 组 数 据 序列 $用 改 进 的 TZd进 行 分解 $对 分 解 出 的各 个 分 量 分 别 建 立 一 个 ) 网络 $对 每 一 个 网
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络 分 别 训练 并 进 行预 测 最 后 把 每 个 网络 的预 测结果 累 加 起 来 就 是 最 终 的 预 测 值 实 验 证 明 此 方 法 能 有 效 提 高
预 测 精 度 /
关键词 ! 负荷 预测 局 部 均值分解 回声 状态 网络 相 似 日 模 糊 聚类
中图分类号 ! Xa+G!!!!! 文献标志码 ! N!!!!! 文章编号 ! +-,+@-G+ !$*+, *$@*+$*@*,
’()! +*(+A,*M OD/8FF3/+-,+@-G+($*+-+G#
*+ 引言
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当前 电能一般还不 能大容量 的存储 生产 输送 和消费是 在 同一 时 间完成 的 因此 电能 的生产应 每 时每
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刻 与 电能 的消费量保 持平衡 精 确预测 电力 负荷
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