【摘 要】
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本文对2011年7, 8月份扬州地区日最大负荷进行预测。采用模糊c一均值聚类方法对日负荷数据进行预处理，对日负荷数据进行分类，降低了输入数据的冗余度;考虑影响日负荷的气温、天
【机 构】
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扬州供电公司,江苏扬州 225009
【出 处】
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2012年江苏省电机工程学会城市供用电专委会学术年会
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本文对2011年7, 8月份扬州地区日最大负荷进行预测。采用模糊c一均值聚类方法对日负荷数据进行预处理，对日负荷数据进行分类，降低了输入数据的冗余度;考虑影响日负荷的气温、天气、节假日因素，运用偏最小二乘回归方法建立负荷预测模型，模型拟合程度良好、具有较高预测精度，验证了预测模型的合理性。由于负荷采样数据本身存在一定误差，而电力系统日最大负荷又受一些随机发生的事件影响，在考虑众多的影响因素后，仍存在极少部分预测结果误差偏大的问题;因此，剔除与修正负荷数据特异点、降低随机事件对预测模型的影响仍是今后需要进一步研究的问题。
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