【摘 要】
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超短期负荷预测是在五分钟内预测未来一个小时的负荷情况,每五分钟执行一次实时预测。为了确定预测的准确性,在预测过程中设置实时的置信区间。小相关的置信区间超短期负荷预测对于一个区域的调度部门来说是相当重要的,可以帮助调度进一步作出最优的决定。本文提出了一种混合卡尔曼算法训练的多级小波神经网络的方法。在实际预测超短期负荷还是有很多难点。在很多有效的模型中不能实现在不同的频率捕捉到复杂的负载特性。所以需要
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超短期负荷预测是在五分钟内预测未来一个小时的负荷情况,每五分钟执行一次实时预测。为了确定预测的准确性,在预测过程中设置实时的置信区间。小相关的置信区间超短期负荷预测对于一个区域的调度部门来说是相当重要的,可以帮助调度进一步作出最优的决定。本文提出了一种混合卡尔曼算法训练的多级小波神经网络的方法。在实际预测超短期负荷还是有很多难点。在很多有效的模型中不能实现在不同的频率捕捉到复杂的负载特性。所以需要对负载分量进行数据预处理,即进行适当的转换,并通过相关数学的推导,来得到较准确的方差,在预测中加以应用。
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