【摘 要】
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短期母线负荷预测是电网安全预警和经济分析的基础,其预测模型的通用性、预测精度和预测速度是研究的重点。论文从负荷特性分类、样本数据预处理和预测算法这三个方面进行了研究。首先提出了一种基于灰色关联度矩阵的母线负荷特性分类方法,为选择预测模型和提高预测速度及精度奠定基础；然后针对母线负荷序列中三类典型异常数据,提出了一种基于改进的数据横向比较法和小波阀值去噪法的样本数据综合预处理方法,实例证明了此方法的
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短期母线负荷预测是电网安全预警和经济分析的基础,其预测模型的通用性、预测精度和预测速度是研究的重点。论文从负荷特性分类、样本数据预处理和预测算法这三个方面进行了研究。首先提出了一种基于灰色关联度矩阵的母线负荷特性分类方法,为选择预测模型和提高预测速度及精度奠定基础；然后针对母线负荷序列中三类典型异常数据,提出了一种基于改进的数据横向比较法和小波阀值去噪法的样本数据综合预处理方法,实例证明了此方法的有效性；最后提出了一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和马尔可夫链的短期母线负荷预测方法,并提出一种
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