【摘 要】
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短期电力负荷预测是电网规划决策的基础,是电力市场化的前提,对电力部门提高经济效益有着重要的意义.传统的短期负荷预测方法如时间序列法、回归系数法等预测精度不高.由于人
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短期电力负荷预测是电网规划决策的基础,是电力市场化的前提,对电力部门提高经济效益有着重要的意义.传统的短期负荷预测方法如时间序列法、回归系数法等预测精度不高.由于人工神经网络具有逼近任意连续函数的性质,且无需先知道输入参数和预测值之间的数学模型,从而它是电力负荷预测的一类宵前途的研究方向.该文提出的采用因子分析法对人工神经网络的输入特征进行降维处理,将24个负荷变量减为5个变量,使得进行电力负荷预测所需的训练时间大大缩短,从而不断更新样本,实现实时调整样本进行训练和预测成为可能,同时预测精度也得到了一定的提高.实例验证了该方法的有效性.
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