【摘 要】
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电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作，预测精度直接影响到电力系统的经济性和稳定性。因此，电力系统短期负荷预测的研究有很大意义。 本文提出了基于改进模糊C均值的预处理方法和基于组合预测的预测方法，来提高负荷预测的精度，详述如下： 针对历史负荷中坏数据较多，且传统预处理方法难以符合要求的情况，提出了基于模糊C均值聚类的坏数据的辨识修正模型，利用日负荷曲线的相似性进行预处理。 针对单一负荷预测
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电力系统短期负荷预测是一项非常重要的工作，预测精度直接影响到电力系统的经济性和稳定性。因此，电力系统短期负荷预测的研究有很大意义。
本文提出了基于改进模糊C均值的预处理方法和基于组合预测的预测方法，来提高负荷预测的精度，详述如下：
针对历史负荷中坏数据较多，且传统预处理方法难以符合要求的情况，提出了基于模糊C均值聚类的坏数据的辨识修正模型，利用日负荷曲线的相似性进行预处理。
针对单一负荷预测方法难以满足实际负荷预测精度的情况，提出了多种单一预测方法组合预测的方法：①采用小波分解的思想将负荷序列的不同周期成分分离，低频序列周期较长，采用非线性最小二乘方法拟合外推，高频序列周期较短，采用智能预测方法组合预测；②针对高频序列，分别采用三种单一预测方法进行预测，即基于高斯混沌粒子群优化前馈神经网络的方法，基于改进混沌理论和Elman神经网络的方法，基于核主成分分析和自适应粒子群优化最小二乘支持向量回归机的方法；③针对这三种单一预测方法，根据“虚拟预测”的误差，采用“分时段变权重”的组合预测思想进行组合预测。
本文编程基于MATLAB7.1平台，所提出的各种方法都编写有程序，并且以实际负荷序列（四川某地区电力负荷数据，288个采样时刻）进行算例分析，分析结果表明本文所提出的短期预测模型具有实用性。
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