【摘 要】
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中长期负荷预测对电力系统规划和运行是非常重要的,本文的目的是探讨如何准确的进行中长期负荷预测。 本文首次提出以联合数据挖掘技术对历史数据进行预处理,提取出规律强化
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中长期负荷预测对电力系统规划和运行是非常重要的,本文的目的是探讨如何准确的进行中长期负荷预测。 本文首次提出以联合数据挖掘技术对历史数据进行预处理,提取出规律强化的数据序列,并在此基础上建立电力负荷优选组合预测模型。 月度负荷具有增长和波动二重趋势,本文提出以纵向历史数据为原始序列,用GM (1,1)进行增长趋势预测,以横向历史数据为原始序列,用ANN 进行波动趋势预测,并引入最优可信度的概念,建立综合最优预测模型。 将多层递阶回归分析方法引入了中长期负荷预测领域,该方法较好的考虑了相关因素影响,还对电力系统自身的时变特性具有较强的适用性。 实例验证了上述方法的先进性和适用性。 最后,针对辽宁电网进行了中长期负荷预测软件的开发。
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