【摘 要】
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电力负荷预测，特别是短期负荷预测是电力部门一项重要的工作，经济意义重大。因此，追求精益求精的预测准确度成为电力行业的重大科研课题。近十几年来，研究者们提出了大量有效的预测算法，预测精度不断提高。然而，人们对预测精度的要求也越来越高，这就需要科研工作者探索更好的预测方法。本文将模糊聚类和模式识别理论应用于负荷历史数据和气象数据的预处理，为负荷预测提供了更合理的原始预测数据集；在混沌相空间重构局域法的
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电力负荷预测，特别是短期负荷预测是电力部门一项重要的工作，经济意义重大。因此，追求精益求精的预测准确度成为电力行业的重大科研课题。近十几年来，研究者们提出了大量有效的预测算法，预测精度不断提高。然而，人们对预测精度的要求也越来越高，这就需要科研工作者探索更好的预测方法。本文将模糊聚类和模式识别理论应用于负荷历史数据和气象数据的预处理，为负荷预测提供了更合理的原始预测数据集；在混沌相空间重构局域法的基础上提出了几种新的预测方法，并将气象因子引入到了混沌预测中。本文在研究过程中得到了
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