【摘 要】
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电力系统短期负荷预测是电力系统日常运行中的一项重要工作.精确的负荷预测,对 电力系统的生产安排、经济调度和安全分析都起着十分重要的作用,也直接影响着电力企业的经济效
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电力系统短期负荷预测是电力系统日常运行中的一项重要工作.精确的负荷预测,对 电力系统的生产安排、经济调度和安全分析都起着十分重要的作用,也直接影响着电力企业的经济效益.该文以陕西省历史负荷数据和西安市历史负荷数据为背景,对电力系统短期负荷预测的方法进行了研究.在负荷预测领域内日期类型和小时类型的划分决定预测模型的数目,而针对目前主要依靠经验来划分的缺陷,该文提出了根据负荷曲线关联度的定量分析判断法,有助于提高模型分类的准确性.该文研究了RBF神经网络在短期负荷预测中应用.确 定了网络训练样本选择和优化方法.同时提出了网络参数的自适应更新策略,使得网络具有一定的自适应能力.提高24小时和168小时的负荷预测的精度分别为3.279和3.763,这样 的预测精度已能满足实际运营的需要.
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