【摘 要】
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在采集微电网历史负荷数据时,常规方法得到的负荷序列异常值较多,导致负荷预测值与实际值的均方误差、绝对百分比误差较高,因此提出基于模糊概率的微电网短期负荷预测方法。获取微电网历史负荷数据,通过平滑处理,修正历史数据异常负荷点,选取天气、日类型作为负荷影响因素,采用模糊概率,计算影响因素最大概率量化值,将负荷值和量化值作为输入向量,输入至径向基神经网络中,迭代训练后输出短期负荷预测值。选取工业场景和居
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在采集微电网历史负荷数据时,常规方法得到的负荷序列异常值较多,导致负荷预测值与实际值的均方误差、绝对百分比误差较高,因此提出基于模糊概率的微电网短期负荷预测方法。获取微电网历史负荷数据,通过平滑处理,修正历史数据异常负荷点,选取天气、日类型作为负荷影响因素,采用模糊概率,计算影响因素最大概率量化值,将负荷值和量化值作为输入向量,输入至径向基神经网络中,迭代训练后输出短期负荷预测值。选取工业场景和居民场景微电网,设置对比实验,结果表明,设计方法降低了负荷预测值与实际值的均方误差、绝对百分比误差。
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