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运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷.同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报精度.经对某地区电网的实际编程及运行检验,该模型的预报准确度满足了用户要求.
基于灰色GM（1，1）及其改进型模型的短期电力负荷预报
【摘 要】
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运用ARIMA(p,d,q)模型和灰色理论中的GM(1,1)改进模型组合预测负荷.同时,对气候温度急变日负荷预测值进行特殊处理,提高了负荷预报精度.经对某地区电网的实际编程及运行检验,
【机 构】
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长沙电力学院
【出 处】
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电工电能新技术
【发表日期】
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2003年2期
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