【摘 要】
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混沌预测理论由于其良好的短期预测能力而在电力负荷预测领域得到了广泛应用.本文针对现有混沌预测加权局域预测方法,采用二阶局域分析代替现有一阶局域分析提高预测的拟合精
【机 构】
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国网宁夏电力有限公司经济技术研究院
【基金项目】
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国家电网公司科技资助项目(SGNXJY00GHJS1800016)
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混沌预测理论由于其良好的短期预测能力而在电力负荷预测领域得到了广泛应用.本文针对现有混沌预测加权局域预测方法,采用二阶局域分析代替现有一阶局域分析提高预测的拟合精度,从而实现混合预测方法性能的改善.将该方法应用于电力系统短期风功率预测的实际算例.通过与Matlab神经网络模块预测效果的比较,发现新方法可以较好地解决风电场风功率预测问题.
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