【摘 要】
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针对传统考虑气温因素的短期负荷预测模型存在预测精度不高的问题,提出了一种考虑负荷和气温周期特征的短期负荷预测模型。首先对气温及负荷序列采用VMD分解得到两组特征互异
【基金项目】
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上海市科委地方院校能力建设项目(编号20020500700)。
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针对传统考虑气温因素的短期负荷预测模型存在预测精度不高的问题,提出了一种考虑负荷和气温周期特征的短期负荷预测模型。首先对气温及负荷序列采用VMD分解得到两组特征互异的分量,取其中与原始负荷相关性最大的分量分别作为气温特征和负荷特征。然后,将历史负荷特征结合所取的气温特征和负荷特征一起输入GRU模型进行预测。算例分析表明,该模型的平均绝对百分误差为0.765%,验证了所提方法在电力负荷预测的有效性。
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