【摘 要】
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本文的中心思想是采用多种方法组合进行预测,对30个种类的用户全年8760个小时的用电量做全年最后一天的日负荷预测。本文根据聚类算法对数据进行归纳整理再拆分的特点先将数
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本文的中心思想是采用多种方法组合进行预测,对30个种类的用户全年8760个小时的用电量做全年最后一天的日负荷预测。本文根据聚类算法对数据进行归纳整理再拆分的特点先将数据聚成5类,根据5类用户曲线的特点分别采取不同的适用于各曲线的方法进行预测。本文在k-means聚类的基础上又采取了三种方法进行预测。预测出结果的MAPE值不高,证明预测的精度的准确定。聚类分析的归纳整理功能为预测节省了大量时间,提高了预测速度,而以此为基础采用不同适合的方法进行预测又提高了预测精度,这在一定程度上解决了当前预测快速与准确无法
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