分层考虑气象因素的电力系统短期负荷预测

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本文以预测工作的各个环节为线索,对负荷聚类、分层分析气象因素、预测模型的建立等各个方面做了深入研究。用自组织特征映射神经网络对负荷序列进行聚类分析,再通过经验模式分解方法自动地将每个聚类内负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量,通过各分量与各气象因素的斯皮尔曼相关分析,深入挖掘各气象因素对各负荷分量的影响情况。根据分层相关性分析的结果,为每层负荷分量构建粒子群优化的支持向量机负荷预测模型,结合气象因素对各层分量进行预测并汇总结果。唐山地区的实例研究表明,该方法具有较高的预测精度和较强的推广能力。
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