【摘 要】
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短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,高精度的负荷预测对于节约电网运营成本,提高电能质量,保障系统安全稳定具有重要的现实意义。本文提出的灰色神经网络预测模
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短期负荷预测是电力系统负荷预测的重要组成部分,高精度的负荷预测对于节约电网运营成本,提高电能质量,保障系统安全稳定具有重要的现实意义。本文提出的灰色神经网络预测模型将三种不同的灰色预测模型与神经网络相结合,避免了单一预测模型所存在的预测风险,有效地利用多种有用信息,全面地反映系统的变化规律,减少随机性,提高了预测精度。本文提出的模糊神经网络预测模型把影响负荷的天气温度因素通过模糊变量考虑进模糊神经网络预测模型。充分发挥了模糊逻辑模块和径向基神经网络模块各自的优点,实证结果表明该方法的科学性和实用性。本文所提出的预测模型对地区电网的负荷预测工作具有一定的理论和实践指导意义。
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