【摘 要】
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短期功率负荷预测是对电力系统进行优化调度的重要参考依据。但是在实际电力负荷预测中,取得的数据会存在大量的噪声以及错误记录,若直接使用这些数据进行模型训练会大大降低
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短期功率负荷预测是对电力系统进行优化调度的重要参考依据。但是在实际电力负荷预测中,取得的数据会存在大量的噪声以及错误记录,若直接使用这些数据进行模型训练会大大降低预测精度。因此对原始数据进行适当的清洗操作对提高数据的可用性、提高预测精度显得十分重要。研究提出了基于尖峰消除及小波平滑的电力负荷数据清洗策略,可以显著提高电力负荷数据的水平平滑性和垂直平滑性。使用实际负荷数据的SVM及NNet预测结果表明,使用该清洗策略后的预测精度相比于使用前有明显提高。
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