【摘 要】
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该文首先介绍了三种传统的短期负荷预测技术——时序法、回归法和滑动法以及现代的人工神经网络、模糊逻辑等智能化的预测方法.在分析、比较这些方法后,针对它们的不足之处并
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该文首先介绍了三种传统的短期负荷预测技术——时序法、回归法和滑动法以及现代的人工神经网络、模糊逻辑等智能化的预测方法.在分析、比较这些方法后,针对它们的不足之处并结合某地区电力负荷的特点,提出了神经网络与模糊逻辑等智能技术相结合的短期负荷预测方法:首先利用神经网络强大的非线性映射能力预测出预测日的最大、最小负荷,然后利用模糊逻辑的自然处理语言信息能力推出预测日的负荷曲线形状,最后推出预测日每小时(24点)或每15分钟(96点)负荷.其中充分考虑了天气因素对电网负荷和影响,分析比较了在气温升高引起负荷急剧增加情况下用神经网络方法与改进的时序方法的预测结果;并对不同类型日进行了分别处理.而且该文还开发了实用化的针对该地区负荷特性的负荷在线预测软件.
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