【摘 要】
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微电网作为集成分布式电源的良好解决方案,非常契合当下中国电力工业的发展需求,是解决中国电力工业发展问题的优质潜在选择。短期负荷预测作为微电网系统调度的重要组成部分,其预测精度直接影响电力系统能否安全、经济、高效的运行。因此本课题对微电网系统的短期负荷预测进行研究具有重要意义。本课题以某海岛微电网系统为对象,深入分析了该地区的负荷时间序列特性,并建立了径向基函数神经网络的负荷预测模型。为确保负荷数据
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微电网作为集成分布式电源的良好解决方案,非常契合当下中国电力工业的发展需求,是解决中国电力工业发展问题的优质潜在选择。短期负荷预测作为微电网系统调度的重要组成部分,其预测精度直接影响电力系统能否安全、经济、高效的运行。因此本课题对微电网系统的短期负荷预测进行研究具有重要意义。本课题以某海岛微电网系统为对象,深入分析了该地区的负荷时间序列特性,并建立了径向基函数神经网络的负荷预测模型。为确保负荷数据的可靠性,对数据进行了预处理,包括采用相似日选取法对缺失的数据进行了补全;鉴于传统一维空间异常数据辨识的
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