【摘 要】
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用电量月度曲线中包含噪声，如温度、湿度等气候影响及季节特性影响，对用电量预测的建模与预测效果带来极大干扰，传统的小波包去噪预测模型会去除历史数据中的季节特性，降低序列峰
【机 构】
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华北电力大学经济与管理学院,国家电网浙江省电力公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(71471059)
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用电量月度曲线中包含噪声，如温度、湿度等气候影响及季节特性影响，对用电量预测的建模与预测效果带来极大干扰，传统的小波包去噪预测模型会去除历史数据中的季节特性，降低序列峰谷预测值的准确性。根据月度用电量横向纵向时间序列上的连续性构建二维矩阵，并采用小波包分解，使用改进的阈值函数-双曲线函数进行去噪处理，获得去噪用电量；基于径向基函数（RBF）神经网络模型预测用电量，根据季节指数识别用电量特性明显的季度，并根据多月合成预测和比例分配修正月度预测值。实例分析表明：该方法可行、有效，改进后的小波包-RBF预测模型
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