【摘 要】
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热电厂短期负荷预测一般采用神经网络预测法以及模糊预测等预测方法,但这些预测方法都必须进行大量的样本训练,预测所需要的时间比较长,收敛速度慢,而且预测模型外推性较差[1
【机 构】
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山西河坡发电有限责任公司,山西大学自动化系
【基金项目】
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350MW超临界CFB机组深度调峰协同控制优化研究(01250119050033).
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热电厂短期负荷预测一般采用神经网络预测法以及模糊预测等预测方法,但这些预测方法都必须进行大量的样本训练,预测所需要的时间比较长,收敛速度慢,而且预测模型外推性较差[1-3],无法判定预测过程中的问题所在,针对这一问题提出最大相关系数预测法。根据短期负荷预测不同类型的数据之间的相关系数的稳定性,计算出不同类型数据前n项和待预测数据的前n项之间的相关系数[4-5],通过比较不同类型数据与待预测组之间相关系数的绝对值,取其中绝对值最大的一组作为待预测数据的预测依据进行短期预测。实际计算结果证明该预测模型有较高的
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