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本发明公开一种基于自回归选择的改进神经网短期居民负荷预测方法，包括如下步骤：S1、统计居民区历史电力负荷及相关数据；S2、按照季节划分历史数据；S3、选择数据，训练预测模型；S4、模型的自回归方式选择；S5、预测最近数据并更新预测模型；S6、判断序列长度是否达标。本发明按照季节出力负荷预测，且不同季节的负荷预测公用一套模型，同时基于改进的自回归选择神经网络，有效提高了负荷的精确性。填补了居民区负荷预测的空白，能够计及外界条件影响和人为因素影响，实现精确的负荷预测。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113191559 A
(43)申请公布日 2021.07.30
(21)申请号 202110501221.7
(22)申请日 2021.05.08
(71)申请人 苏州瑞城电力科技有限公司
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