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基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测能够更加系统化、准确化地实现相关数据的分析，从而有效改善电网运行的整体负荷预测性能。文章对遗传优化算法中的Pareto模式分类规则和人工神经模糊算法进行了分析，并结合具体仿真试验进行了论证，具有非常重要的意义。
基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测
【摘 要】
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基于电力负荷模式分类的短期电力负荷预测能够更加系统化、准确化地实现相关数据的分析，从而有效改善电网运行的整体负荷预测性能。文章对遗传优化算法中的Pareto模式分类规则
【机 构】
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河南省电力公司周口供电公司
【出 处】
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中国高新技术企业
【发表日期】
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2014年1期
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