【摘 要】
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电力负荷预测是电网公司的一项重要工作,现实中许多因素均能引起负荷变化,故电力负荷具有周期变化以及随机变化的特征。任何一种单一预测法均不能较为全面的预测电力系统负荷
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电力负荷预测是电网公司的一项重要工作,现实中许多因素均能引起负荷变化,故电力负荷具有周期变化以及随机变化的特征。任何一种单一预测法均不能较为全面的预测电力系统负荷变化,针对这个问题,本文引入竞争理论,将BP神经网络(BPNN)与自回归滑动平均模型(ARMA)相结合,构建成组合式预测法(ARMA-BPNN),其综合利用了两者的优点,可以预测周期性和非线性电力负荷变化。该预测方法的BPNN预测电力负荷的非线性规律,ARMA预测周期性规律,最后将两者预测结果叠加,得出最终的负荷变化规律。仿真表明,ARMA-BPNN兼具两者优点,起到了优势互补的作用,提高了电力负荷预测的精准度。
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