【摘 要】
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在短期电力负荷准确预测的研究中,由于模型存在随机、时变、非线性等特点,用传统的神经网络进行预测结果往往不是很理想。为了提高预测的准确率,在建模之前,先通过相似日法选出与预测日总体相似度较高的负荷数据作为输入数据,提高待预测数据与训练数据之间的相关性。然后通过动态模糊神经网络来进行预测。减小建模的复杂性并提升建模速度。最后用EUNTTE提供的电力负荷数据来进行仿真,仿真表明相似日和动态模糊神经网络结
【基金项目】
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国家自然科学基金（61262013）
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在短期电力负荷准确预测的研究中,由于模型存在随机、时变、非线性等特点,用传统的神经网络进行预测结果往往不是很理想。为了提高预测的准确率,在建模之前,先通过相似日法选出与预测日总体相似度较高的负荷数据作为输入数据,提高待预测数据与训练数据之间的相关性。然后通过动态模糊神经网络来进行预测。减小建模的复杂性并提升建模速度。最后用EUNTTE提供的电力负荷数据来进行仿真,仿真表明相似日和动态模糊神经网络结合的方法预测结果较为理想,提高了预测的准确率。
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