【摘 要】
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进行负荷预测时,由于中长期负荷历史数据较少而制约因素较多,因此预测难度较大。在分析了灰色预测和神经网络预测优缺点的基础上,提出了多因素灰色神经网络组合预测模型(GANO
【机 构】
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华北电力大学工商管理学院,华北电力大学数理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50077007);高等学校博士点专项基金(20040079008)
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进行负荷预测时,由于中长期负荷历史数据较少而制约因素较多,因此预测难度较大。在分析了灰色预测和神经网络预测优缺点的基础上,提出了多因素灰色神经网络组合预测模型(GANO)。该模型首先采用灰色GM(1,n)模型处理多因素的影响,进而利用BP神经网络训练电力历史负荷数据,最后利用统计方差的倒数建立较为理想的优化组合预测模型。该优化模型结合了各模型优点且综合考虑了电力负荷的多种制约因素。经算例验证,优于单一历史负荷预测模型,有效地提高了中长期负荷预测精度。
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