【摘 要】
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突如其来的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情给电力负荷造成了严重的影响,为了有效应对疫情带来的影响,提高疫情影响下的短期负荷预测精度,提出了一种基于恐惧指数(FI)的疫情影响下短期电力负荷预测方法.利用疫情数据构建FI,与时间信息、历史负荷、气象条件一起作为广义回归神经网络(GRNN)模型的输入变量,用果蝇优化算法(FOA)对GRNN平滑因子进行优化,提高预测结果的准确度和稳定性,使用构建的预测模型进行预测.算例结果表明,该方法能有效提高疫情影响下短期负荷预测的精度,为重大灾难影响下的短期负荷预测提
【机 构】
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教育部电能质量工程研究中心,安徽大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672032),安徽省科技重大专项(18030901018)。
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突如其来的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情给电力负荷造成了严重的影响,为了有效应对疫情带来的影响,提高疫情影响下的短期负荷预测精度,提出了一种基于恐惧指数(FI)的疫情影响下短期电力负荷预测方法.利用疫情数据构建FI,与时间信息、历史负荷、气象条件一起作为广义回归神经网络(GRNN)模型的输入变量,用果蝇优化算法(FOA)对GRNN平滑因子进行优化,提高预测结果的准确度和稳定性,使用构建的预测模型进行预测.算例结果表明,该方法能有效提高疫情影响下短期负荷预测的精度,为重大灾难影响下的短期负荷预测提
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2型糖尿病(T2DM)是一种以糖代谢紊乱为主要表现的代谢性疾病,约占糖尿病患者的95%,多发于中老年人群[1]。随着人口老龄化加剧,我国老年T2DM患者显著增加[2]。目前临床尚无根治方案,主要采用口服二甲双胍、维格列汀等降糖药物治疗,但对于口服两种或两种以上药物仍未达到理想血糖控制效果者需皮下注射胰岛素,以提高血糖控制效果。甘精胰岛素是临床治疗T2DM常用药物,但低血糖发生风险较高。
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