短期负荷预测通常是指24小时的日负荷预测和168小时的周负荷预测

资 源 简 介

短期负荷预测通常是指24小时的日负荷预测和168小时的周负荷预测，本文主要预测的是日平均负荷，对于短期负荷预测

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• 随着新的数学工具小波分析的实用化为基于NN负荷预测模型性能的改善提供了理论依据对于电力系统负荷非线性时间序列的辨识在预测方法研究中应给予重视在本文所用的基于小波原理和NN融合的预测原理是具有强的非线性
• 本文分析小波神经网络的特点重点研究在电力负荷预测中连续小波神经网络与BP神经网络相比具有的优缺点对认识和应用小波神经网络具有重要意义算例表明在网络结构相同的情况下连续小波神经网络比BP神经网络具有更高
• 为提高了短期负荷预测的精度根据季节气候的不同做不同的模糊处理并建立专家处理系统对天气做的模糊处理使预测结果令人满意
• 基于回归法进行负荷预测的ＭＡＴＬＡＢ程序
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