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更新時間：2025.04.27
基于混合算法的電力系統(tǒng)負荷預測

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電力系統(tǒng)負荷預測是電力系統(tǒng)中的一個重要的研究課題。對神經網絡算法和時間序列預測算法進行加權融合,提出一種混合算法對EUNITE競賽數(shù)據進行了短期電力負荷預測。實驗結果表明負荷預測精度得到了很大的提升。

對電力系統(tǒng)負荷預測的探討與分析

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理論探索 2010．10211 對電力系統(tǒng)負荷預測的探討與分析 范 亮 贛西供電公司樟樹運行分公司 江西 南昌 331100 【摘 要】 負荷預測是電力系統(tǒng)規(guī)劃以及運行研究的重要內容，是保證電力系統(tǒng)可靠以及經濟運行的前提，是電力系統(tǒng)規(guī)劃建設的重 要依據。負荷預測的準確程度將直接影響到投資、網絡布局以及運行的合理性。負荷預測會受到很多的不確定因素的影響，到目前為止， 還沒有那一種方法保證在任何情況下都可以獲得滿意的預測結果。因此在進行負荷預測時候，應該結合預測地區(qū)的實際情況，選用多種預 測方法，各種的方法預測的結果互相的校核，最終確定預測值。 【關鍵詞】 負荷預測 系統(tǒng) 方法 指數(shù)平滑法是根據本期的實際值和過去對本期的預測值， 預測 下一期數(shù)值，它反映了最近時期事件的數(shù)值對預測值的影響。這是 一種在移動平均法的基礎上發(fā)展起來的特殊的加權平均法。 負荷預 測是電力系統(tǒng)運行調度中

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