【摘 要】
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短期负荷预测对电力系统的安全生产和经济运行起着重要的作用,是制定发电计划和输电方案的重要依据,短期负荷预测精度直接影响到电力系统运行的稳定性、经济性和供电质量。随着我国电力市场化进程不断的深入,短期负荷预测的重要性也越来越受到重视。本文围绕这一课题进行了研究和探讨,提出了模糊聚类分析与神经网络代数算法相结合的短期负荷预测组合方法,充分发挥了人工神经网络处理非线性问题、自主学习的优势和模糊聚类分析处
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短期负荷预测对电力系统的安全生产和经济运行起着重要的作用,是制定发电计划和输电方案的重要依据,短期负荷预测精度直接影响到电力系统运行的稳定性、经济性和供电质量。随着我国电力市场化进程不断的深入,短期负荷预测的重要性也越来越受到重视。本文围绕这一课题进行了研究和探讨,提出了模糊聚类分析与神经网络代数算法相结合的短期负荷预测组合方法,充分发挥了人工神经网络处理非线性问题、自主学习的优势和模糊聚类分析处理不确定性等模糊特征的能力。针对影响电力负荷变化的因素众多,将天气因素、温度、日类型等主要的影响因素考虑
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