基于HHT的电力系统短期负荷预测模型

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电力系统短期负荷预测是实现电力系统优化运行的基础,对于电力系统运行的安全性、可靠性和经济性都有显著影响。因此,寻求有效的负荷预测方法以提高预测精度具有重要现实意义。迄今为止,研究人员已经提出了许多有效的预测方法,但仍存在大量改进空间。本文在应用HHT(Nilbert-Huang变换)对负荷进分解的基础上,结合目前较为流行的神经网络、支持向量机、粒子群优化等方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作:通过对电力系统短期负荷数据进行预处理,采用莱特准则剔除异常值并进行小波去噪。在应用
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