【摘 要】
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该文对电力系统负荷预测的几种典型方法作了较详细的讨论.文中介绍了神经网络中的BP网络模型,应用BP算法进行了负荷预测实践,并作出一些改进,取得了较好的效果.该文在介绍分
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该文对电力系统负荷预测的几种典型方法作了较详细的讨论.文中介绍了神经网络中的BP网络模型,应用BP算法进行了负荷预测实践,并作出一些改进,取得了较好的效果.该文在介绍分形有产理论的基础上,提出了基于分形拼贴定理的负荷预测新方法.它用拼贴定理求取一个与负荷历史记录相近或相似的吸引子的迭代函数系统建立预测模型,对未来电力负荷进行预测;此外,还可用分形插值函数的迭代生成过程来预测未来负荷.实例计算表明,该文方法计算精度高,速度快,不存在收敛问题,且数据收集简便,因此具有好的实用价值.
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