【摘 要】
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针对传统点对点预测难以适用于波动性较大、不确定性较强的负荷的问题,提出了一种基于改进评价指标的区间预测方法,从区间宽度和累计误差2个角度对现有区间预测评价指标做出
【机 构】
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强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学; 华中科技大学电气与电子工程学院; 广东电网有限责任公司管理科学研究院; 广西电网公司电力调度控制中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（51537003）;中国南方电网公司科技项目（GXKJXM20170244）~~
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针对传统点对点预测难以适用于波动性较大、不确定性较强的负荷的问题,提出了一种基于改进评价指标的区间预测方法,从区间宽度和累计误差2个角度对现有区间预测评价指标做出改进,提高了预测结果的合理性。在此基础上,从各个评价指标的自身特性及其对预测结果的影响程度进行考量,建立了区间预测综合评价指标,并利用神经网络构建了区间预测模型,以综合评价指标最优为目标,采用粒子群优化算法对网络结构参数进行训练优化,从而取得理想的波动性负荷区间预测效果。仿真中通过对某波动性较强的历史负荷数据进行预测分析,并与传统的点预测和区间预测方法进行对比,验证了所提方法的有效性和优越性。
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