【摘 要】
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为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分:日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman
【机 构】
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工业节能与电能质量控制协同创新中心（安徽大学电气工程与自动化学院）,国网安徽省电力有限公司,国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900400),国家自然科学基金资助项目(51507001),安徽大学2015博士科研启动项目(J01001929)
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为研究频域分量预测法对短期负荷预测精度的影响,利用频域分解算法分解原始负荷数据,将数据分解为4个部分:日周期、周周期、低频和高频分量。其中,日周期、周周期分量用Elman神经网络预测;低频分量采用随机森林预测;高频分量则使用Mallat算法二次分解,分别得到低频部分和高频部分,选取低频部分做训练样本与Elman神经网络结合预测高频分量;将各个频域分量结果重组,实现电力负荷的高精度预测。以某地市实际负荷数据为例进行仿真,将该方法与Elman神经网络法、随机森林法及频域分量预测法的预测结果对比,验证所提方法可
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