【摘 要】
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为了合理安排电力系统的中期运行计划,针对月负荷曲线的特点,提出一种基于小波变换、无偏灰色预测模型和RBF(径向基函数)神经网络的月度电力负荷混合预测方法。首先,基于小波变换将月负荷历史数据进行分解,表明月度负荷具有连续增长和周期性波动的特征分量。其次,针对各分量不同变化规律,分别采用不同的预测法进行预测:针对连续增长的分量,采用无偏灰色预测模型进行预测;针对周期性波动的分量,采用RBF神经网络法进
【机 构】
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国网福建省电力有限公司电力科学研究院,国网福建省电力有限公司检修分公司,国网福建省电力有限公司,东南大学电气工程学院
【基金项目】
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国网公司科技项目（NC2012065）
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为了合理安排电力系统的中期运行计划,针对月负荷曲线的特点,提出一种基于小波变换、无偏灰色预测模型和RBF(径向基函数)神经网络的月度电力负荷混合预测方法。首先,基于小波变换将月负荷历史数据进行分解,表明月度负荷具有连续增长和周期性波动的特征分量。其次,针对各分量不同变化规律,分别采用不同的预测法进行预测:针对连续增长的分量,采用无偏灰色预测模型进行预测;针对周期性波动的分量,采用RBF神经网络法进行预测。最后,将各分量的预测结果进行重构,得到未来几个月的负荷曲线。仿真结果表明所提出的月度负荷分析和预
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