【摘 要】
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负荷的精确预测是保证电力系统稳定调度的基础，为了更好地综合利用各单项预测方法，提高预测效果，该文引入相对熵组合方法对电力负荷进行预测。首先引入有效度的概念，对单项预测方
【基金项目】
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国家科技支撑计划(2013BAA02B01)
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负荷的精确预测是保证电力系统稳定调度的基础，为了更好地综合利用各单项预测方法，提高预测效果，该文引入相对熵组合方法对电力负荷进行预测。首先引入有效度的概念，对单项预测方法的准确程度进行判别，筛选出结果准确的多个单项预测方法，分别进行虚拟预测；并利用支持向量矩阵求解相对熵最值，得到动态的最优模型权重值，进行组合预测。以青海某区域实际负荷功率数据为例，利用 ARIMA模型、BP 神经网络、RBF神经网络及支持向量机（SVM）4种方法的预测结果进行相对熵组合预测，该预测方法与现有的组合预测方法对比，具有优越性与
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