【摘 要】
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提出了一种新的电力系统短期负荷预测混合模型,该模型将经验模态分解(EMD)、支持向量机与BP型神经网络有机结合在一起,充分利用了各方法的特点。利用经验模态分解将负荷序列
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提出了一种新的电力系统短期负荷预测混合模型,该模型将经验模态分解(EMD)、支持向量机与BP型神经网络有机结合在一起,充分利用了各方法的特点。利用经验模态分解将负荷序列分解成若干序列,根据各序列的变化特点,在考虑温度影响因素的基础上构建不同的支持向量机模型,然后利用BP网络进行非线性重构得到最终预测结果。仿真结果表明基于该方法的电力系统短期负荷预测具有较高的精度。
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