基于对角递归神经网络的智能小区用电负荷预测研究

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负荷分析是实现当地电力规划的前提和基础。在国家发展智能电网的大背景下,智能小区将是未来人们住宅小区呈现的主要形式,因此研究小区的用电负荷变化趋势以及特点具有重要的意义。目前供电企业对智能小区用电负荷的分析以及预测结果的精度在实际应用中并不是非常理想,主要原因是负荷本身会受到多种因素的影响而发生变化,所以不考虑干扰因素的简单预测对预测结果和数据分析来说准确度并不会很高。为了提高精度,基于原有的数据统计信息的采集模式和硬件设备,通过改变处理数据的方式来达到理想的效果。本文在研究了目前主要负荷预测方法的基
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