【摘 要】
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电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据；电力负荷时间序列有着明显的周期性特征；传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究，而忽略了电力负荷数据周期性特
【机 构】
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国网河南省电力公司经济技术研究院,南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61503192);江苏省六大人才高峰(2014-XXRJ-007);江苏省自然科学基金(BK20161533)
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电力负荷预测是电力系统调度和电力生产计划制定的重要依据；电力负荷时间序列有着明显的周期性特征；传统的电力负荷预测主要侧重于预测方法的研究，而忽略了电力负荷数据周期性特性的分析，影响了预测的准确性；针对电力负荷时间序列的周期性特征，提出了一种基于周期性截断的灰色系统模型来进行电力负荷预测；该模型利用周期性截断来反映负荷数据的周期性特征，提高了预测的精度；仿真采用EUNITENetwork的公开负荷数据进行算法性能的测试，并与一些主流的电力负荷预测算法：BP神经网络、极限学习机、自回归模型以及传统的灰色系统模
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