【摘 要】
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电力负荷短期预测在发电计划、调度制定与安全评价中起着重要的作用。杂交方法可降低单一预测方法的风险,能有效提高预测准确性。为了降低噪声干扰与提升预测性能,提出了基于
【机 构】
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西安航空学院电子工程学院,西安理工大学自动化学院
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电力负荷短期预测在发电计划、调度制定与安全评价中起着重要的作用。杂交方法可降低单一预测方法的风险,能有效提高预测准确性。为了降低噪声干扰与提升预测性能,提出了基于EEMD的负荷数据预处理方法;结合ARIMA模型、相似日模型及Elman神经网络,建立了动态窗口杂交预测模型。采用粒子的变异策略、参数的动态更新策略,实现了权重系数的快速和准确求解。实测数据实验验证了杂交模型的预测性能。结果表明,提出的杂交模型更容易获得权重参数,预测结果具有更高的准确性和可靠性。
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