【摘 要】
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根据2002~2004年5月1日至9月1日期间的日最大电力负荷与相应日期的日平均气温、相对湿度和风速资料,分析了北京地区夏季电力负荷的变化特征,并将2002年和2003年数据作为训练
【机 构】
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北京市气象局气象科技服务中心,中国气象局北京城市气象研究所
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根据2002~2004年5月1日至9月1日期间的日最大电力负荷与相应日期的日平均气温、相对湿度和风速资料,分析了北京地区夏季电力负荷的变化特征,并将2002年和2003年数据作为训练样本,2004年数据作为测试样本,应用多元回归、非线性回归和BP神经网络方法对每日电力最大负荷进行模拟。结果表明,几种方法均能对电力负荷进行较好地模拟,其中神经网络方法的模拟能力最强,其次为非线性回归和多元回归分析方法。
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