【摘 要】
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在运用神经网络进行短期电力负荷预测中 ,天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响 ,文中提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型。将短
【机 构】
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重庆大学电气工程学院; 重庆大学电气工程学院 重庆400044; 重庆400044; 重庆400044;
【基金项目】
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重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室资助
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在运用神经网络进行短期电力负荷预测中 ,天气是影响负荷的重要因素。为了更好地捕捉天气对负荷的影响 ,文中提出了一种基于神经网络的趋势组合短期负荷预测思想和模型。将短期负荷与天气变量的内在关系分解为 3个不同的趋势分量 ,即周趋势分量、日趋势分量和小时趋势分量。每一个趋势分量分别用一个神经网络模型捕获 ,趋势分量的预测结果再用一个神经网络模型进行组合 ,从而得到最终的预测值。分别用改进的和传统的模型预测一周的小时负荷 ,结果表明 ,这种神经网络模型能取得更好的预测精度
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