【摘 要】
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如今我国供电系统规模日益庞大,建立快速准确的电力负荷预测模型是保障供电系统安全运行的有效途径。随着社会发展,引起负荷波动的因素愈来愈多,电力市场迫切需要更准确的电力负荷预测保障电力系统的安全性和经济效益,故本文对短期电力负荷预测展开深入研究。本文主要包含以下五个方面内容:（1）查阅大量文献,分析国内外负荷预测方法的优缺点,从分析影响负荷的因素、数据预处理和改进预测模型这三个角度提出了提高电力负荷预
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如今我国供电系统规模日益庞大,建立快速准确的电力负荷预测模型是保障供电系统安全运行的有效途径。随着社会发展,引起负荷波动的因素愈来愈多,电力市场迫切需要更准确的电力负荷预测保障电力系统的安全性和经济效益,故本文对短期电力负荷预测展开深入研究。本文主要包含以下五个方面内容:（1）查阅大量文献,分析国内外负荷预测方法的优缺点,从分析影响负荷的因素、数据预处理和改进预测模型这三个角度提出了提高电力负荷预测准确性的方案。（2）介绍了电力负荷预测的基本概念,分析异常数据产生的原因及其对负荷预测的影响,然后基于模糊C-均值聚类算法（Fuzzy Cmeans Algorithm,FCM）建立异常数据处理模型,并提出了以减法聚类确定聚类中心、赋权值优化目标函数的首尾策略得到改进的模糊C-均值聚类算法（Improve Fuzzy C-means Algorithm,IFCM）,结果表明对于处理异常数据有很好的效果。影响因素量纲不同也会影响预测模型的准确度,故历史数据进行归一化处理,简化数据的复杂度,提高模型的预测精度。（3）基于JANET（Just Another Network）神经网络理论建立JANET预测模型。针对JANET神经网络预测模型参数选取问题,采用猴群算法（Monkey Algorithm,MA）寻找最优值,并从初始化、攀爬环节、望环节、跳环节四个方面改进猴群算法。为证明算法改进的有效性,设计基于测试函数仿真对比试验,结果表明改进的猴群算法（Improved Monkey Algorithm,IMA）的收敛速度和求解精度都优于粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）、蚁群算法（Ant Colony Optimization,ACO）以及标准的MA算法,并基于IFCM-IMA-JANET搭建短期电力负荷预测模型。（4）为了验证IFCM-IMA-JANET预测模型性能,又分别搭建六种预测模型从横向和纵向两方面进行实验对比分析。通过预测结果对比,表明本文所提IFCM-IMA-JANET预测模型比其他七种模型有更高的准确度。
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