【摘 要】
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该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点,利用小波分析对负荷样本做序列分解,对高尺度负荷分量采用常规预测方法
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院电气工程系
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该文研究了基于小波模糊神经网络的电力系统短期负荷预测新方法。根据小波变换自适应可调时频窗的特点,利用小波分析对负荷样本做序列分解,对高尺度负荷分量采用常规预测方法,其他负荷分量则采用模糊神经网络处理技术,最后通过序列重构,得到完整的负荷预测结果。算例计算表明,新方法具有较高的预测精度和适应能力。
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