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根据电力负荷的主要影响因素,考虑了休息日和气候因素的影响,建立了基于粒子群算法（PSO）的级联网络短期负荷预测模型.通过粒子群算法对级联网络的训练进行优化,提高模型的运算速度.结果表明,该方法预测精度较高,效果较好.
基于粒子群算法的短期电力负荷预测
【摘 要】
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根据电力负荷的主要影响因素,考虑了休息日和气候因素的影响,建立了基于粒子群算法（PSO）的级联网络短期负荷预测模型.通过粒子群算法对级联网络的训练进行优化,提高模型的运算
【机 构】
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安徽工程科技学院安徽省电气传动与控制重点实验室,安徽万德福电子有限公司
【出 处】
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安徽工程科技学院学报：自然科学版
【发表日期】
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2007年3期
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学基金资助项目（200Skj031b）
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