【摘 要】
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鉴于短期负荷预测精度对电力系统安全、经济和可靠运行的重要性,为提高预测精度,本文提出了基于小波分解(WT)、改进粒子群算法(IPSO)和BP神经网络的组合预测模型。首先运用小
【机 构】
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华北水利水电大学电力学院,郑州上控电气技术有限公司,国网河北省电力有限公司邯郸供电公司
【基金项目】
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河南省科技攻关项目(182102210335),河南省高等学校重点科研项目(19A470002),河北省电力公司科技项目(5204HD20000N)
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鉴于短期负荷预测精度对电力系统安全、经济和可靠运行的重要性,为提高预测精度,本文提出了基于小波分解(WT)、改进粒子群算法(IPSO)和BP神经网络的组合预测模型。首先运用小波分解对负荷数据预处理,将历史数据分解成cd1、cd2、cd3以及ca3;然后对分解后的小波序列分别进行神经网络建模和预测;最后小波重构负荷序列的最终预报。为提高BP神经网络所需样本的精确性和神经网络的收敛速度及稳定性,采用改进粒子群算法优化网络,形成了“分解-预测-重构”模型。经实例验证,与小波分解BP神经网络方法相比,本文所提方法
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