【摘 要】
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随着经济与电网的发展,电网负荷的影响因素呈现出社会化、复杂化趋势.为此,本文的负荷预测模型考虑社会事件对日最大负荷的影响,对社会事件等影响因素进行模糊化处理,生成日
【机 构】
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国网冀北电力有限公司电力科学研究院,北京100045;华北电力科学研究院有限责任公司,北京100045国网冀北电力有限公司,北京100032
【出 处】
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第八届电磁测量与仪表学术发展方向主题研讨会
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随着经济与电网的发展,电网负荷的影响因素呈现出社会化、复杂化趋势.为此,本文的负荷预测模型考虑社会事件对日最大负荷的影响,对社会事件等影响因素进行模糊化处理,生成日特征相量并采用改进的灰色关联分析法获取相似日.利用相似日数据训练BP神经网络,对地区短期日最大负荷进行预测.算例通过京津冀某市实际数据验证了事件因素的影响及提出算法的有效性.
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