【摘 要】
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针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参
【机 构】
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重庆电力高等专科学校,重庆大学电气工程学院,贵州电网公司
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针对电力负荷预测中单一模型不能充分利用数据信息和对其内在规律考虑不完全的问题,文中采用基于递归等权的组合预测模型,通过灰色关联度法对多个单一模型进行筛选,并确定参与组合的模型。再由递归等权法实现了对参与组合的各单一模型的变权重处理,有效地考虑各单一模型的预测好坏的变化。最后,通过对某地区最大负荷进行预测,对比单一模型与递归等权组合预测模型的预测误差。结果表明,递归等权组合预测模型比各单一预测模型的误差都小,从而验证了该模型能有效提高电力系统负荷预测能力,其精度高、结果可靠。
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