【摘 要】
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电力负荷是受多种因素影响的非线性动力系统。采用混沌相空间重构方法进行电力负荷短期预测时,参考临域的选取,预测模型的建立都对预测精度有很大的影响。针对现有参考邻域的
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院 长沙 410082
【出 处】
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中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十五届学术年会
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电力负荷是受多种因素影响的非线性动力系统。采用混沌相空间重构方法进行电力负荷短期预测时,参考临域的选取,预测模型的建立都对预测精度有很大的影响。针对现有参考邻域的选择不能同时反映相点间的距离和相关性,以及单一预测模型自身的局限性,本文提出一种两步搜索法来确定参考临域,并采用加权一阶局域法和神经网络相结合的组合预测模型来进行负荷的多步预测。通过对南方某城市的负荷数据进行实例分析和对比表明,该模型与以往的模型相比有更好的预测精度。
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