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基于小波分解模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测
被引:82
作者:

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潘学萍
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机构: 河海大学能源与电气学院

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[1] 河海大学能源与电气学院
来源:
关键词:
小波分析;
模糊灰色关联聚类;
神经网络;
负荷预测;
有效性指标;
预测;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM715 [电力系统规划];
学科分类号:
摘要:
提出基于小波分解、模糊灰色聚类和BP神经网络的短期负荷预测方法。通过小波分解将负荷序列分解成低频分量和高频分量,找出负荷各频率分量的规律;通过模糊灰色关联聚类方法选取待预测日的负荷相似日;针对不同频段负荷的规律采用相对应的神经网络模型进行负荷预测,获得不同频段的待预测日负荷各分量,将各分量的预测结果叠加得到负荷预测值。采用所提方法对某地区2010年实际负荷进行预测,并与已有的负荷预测方法比较,结果表明所提方法可提高负荷预测的精度。
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