基于相空间重构和神经网络的短期负荷预测

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短期负荷预测是电力负荷预测中的一种,它对电力系统的经济、稳定运行有着重要的作用,同时也是负荷管理和电网调度的重要依据。由于电力短期负荷受天气情况、节假日、季节变化、温度等的影响,使得电力部门收集的离散负荷数据呈现出复杂的非线性特性,这增加了短期负荷预测的难度。混沌时间序列是近些年发展起来的一门年轻的学科,由于它在预测时无需考虑各个影响因素,致使其成为了研究预测的一个热门领域。神经网络是一种模拟人脑的智能化技术,具有无与伦比的非线性处理能力。将两者相结合用于负荷预测引起了越来越多研究者的关注,
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