【摘 要】
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短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础.然而,许多负荷因素之外的因素也会影响负荷预测的结果,尤其是气象因素.在此背景下,首先使用回归分析的方法得到对某地负荷预测影响
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短期负荷预测是电力系统运行与分析的基础.然而,许多负荷因素之外的因素也会影响负荷预测的结果,尤其是气象因素.在此背景下,首先使用回归分析的方法得到对某地负荷预测影响最大的气象因素一平均温度;然后在不考虑气象因素时,建立基于误差反向传播算法的多层前向神经网络（BP神经网络）短期负荷预测模型;最后,利用最小二乘估计来计算平均温度对负荷的修正系数,建立气象因素修正的负荷预测模型.分别采用上述两种模型对某地区负荷进行预测,对比负荷预测结果可知,考虑气象因素修正的负荷预测模型的预测准确率更高,达到了较高的预测精度.
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