【摘 要】
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随着负荷不确定性的日益凸显，其对电力系统的影响亦不断加深，其中对负荷进行准确的短期预测成为了一大研究重点。日、半日和周为时间步长的若干周期性变量，是预测模型中训练集和测试集预测变量的关键。为了提高预测精度，本文采用互信息法滤除温度和湿度两个重要气象因子。本文采用人工神经网络模型，结合规则和不规则特征，对青岛市2016—2018年的负荷时间序列进行了研究。根据平均绝对百分误差比较不同的实验结果可见，
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随着负荷不确定性的日益凸显，其对电力系统的影响亦不断加深，其中对负荷进行准确的短期预测成为了一大研究重点。日、半日和周为时间步长的若干周期性变量，是预测模型中训练集和测试集预测变量的关键。为了提高预测精度，本文采用互信息法滤除温度和湿度两个重要气象因子。本文采用人工神经网络模型，结合规则和不规则特征，对青岛市2016—2018年的负荷时间序列进行了研究。根据平均绝对百分误差比较不同的实验结果可见，所提周期性和非周期性因素组合的预测模型要优于其他单一或少量因素组合的预测模型，该多因素模型充分考虑了负荷数据的内在特点和外部重要影响，更适合于预测负荷的变化趋势。
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