基于双隐藏层神经网络和混沌时间序列短期电力负荷预测

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随着电力系统的发展,高质量的短期负荷预测越来越显得重要,短期负荷预测(STLF)在电力系统运行中起着非常关键的作用,是电力系统安全经济运行的前提。本文以电力负荷预测为研究对象,针对如何提高电力负荷预测精度这一问题进行深入研究。通过对电力负荷数据特点的分析,提出一种基于混沌时间序列的新的特征提取方法DFNS;将双隐层神经网络与Softplus型神经网络结合,即D_LSNN,应用于短期电力负荷预测中,并提出改进的差分进化算法BMDE对短期电力负荷进行预测仿真实验。本文首先针对电力负荷数据具有的混沌性,采
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