【摘 要】
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针对电力系统短期负荷问题,统计分析了两个地区2014年日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率等的分布情况,并对负荷变化的差异进行分析.使用Elman神经网络对电力系统短
【机 构】
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安徽财经大学金融学院,安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽财经大学管理科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11601001),,安徽财经大学教学研究资助项目(ACJYZD201428),安徽财经大学大学生科研创新基金资助项目(JRXY201704)
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针对电力系统短期负荷问题,统计分析了两个地区2014年日最高负荷、日最低负荷、日峰谷差、日负荷率等的分布情况,并对负荷变化的差异进行分析.使用Elman神经网络对电力系统短期负荷进行预测,基于偏最小二乘回归对两个地区的负荷规律进行判别.通过研究,得到了可提高负荷预测精度的主要气象因素,预测了两地区7天内的电力负荷,并对两地区负荷规律性的优劣进行了评估.
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