【摘 要】
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电力系统是关系国家命脉的重要行业,而电力负荷预测是电力系统调度、规划、运行的的重要组成部分,对提高社会经济效益、节约成本,合理安排检修有着重要的指导作用.狭义的负荷
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电力系统是关系国家命脉的重要行业,而电力负荷预测是电力系统调度、规划、运行的的重要组成部分,对提高社会经济效益、节约成本,合理安排检修有着重要的指导作用.狭义的负荷预测是制定发电计划的前提,广义的负荷预测则关系到整个电力系统的安全.因此,电力负荷预测就显得十分重要.本文提出了一种WPD-GSA-NMLP组合模型预测算法.WPD可以将负荷数据在不同时间尺度的频率特征展现出来,并且更加清晰的反应出不同时间尺度的分布情况,然后通过GSA优化后的NMLP模型对不同尺度的频率进行预测,最后将不同的频率预测分量进行集成作为最终预测结果.在对收集到的山西某地区最大电力负荷实验分析的基础上,将不同模型预测结果以及各种模型评价指标(MAE、RMSE、MAPE和NMSE)进行了全面对比,得出组合模型WPD-GSA-NMLP是最优的预测模型,并且预测结果和预测精度都有了一定的提高,是一种有效的负荷预测方法.
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