【摘 要】
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短期负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,是调度合理安排电网运行方式、机组启停计划、交换功率计划等的基础,准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性和稳定性,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。本文利用小波变换结合小波神经网络预报方法,分为3个阶段：①对历史负荷序列进行小波分解；②利用合适的神经网络模型分别对各尺度域上的小波序列进行建模和预报；③将各子序列的预报数据进行小波重构,生成负荷序列的最
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短期负荷预测是电力系统发电计划的重要组成部分,是调度合理安排电网运行方式、机组启停计划、交换功率计划等的基础,准确的负荷预测有助于提高电力系统的安全性和稳定性,短期负荷预测将发挥越来越重要的作用。本文利用小波变换结合小波神经网络预报方法,分为3个阶段：①对历史负荷序列进行小波分解；②利用合适的神经网络模型分别对各尺度域上的小波序列进行建模和预报；③将各子序列的预报数据进行小波重构,生成负荷序列的最终预报数据。算例采用西安市2002年7月的负荷数据训练,预测8月7日当天的负荷数据,结果证明
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