【摘 要】
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短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点，先利用灰色预测弱化其渡动性，然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本，在此基础上建立
【机 构】
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天津大学管理学院,中国科学技术大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金No.70471051~~
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短期电力负荷数据具有离散、无规则波动的特点，先利用灰色预测弱化其渡动性，然后将负荷原始检测数据与其相对应的灰色预测数据进行重构后作为小波网络的训练样本，在此基础上建立基于灰色一小波网络组合模型的短期电力负荷预测新方法。该方法有效整合了灰色理论、小波分析和人工神经网络的优点，与传统BP网络相比，收敛速度更快，预测精度更高。仿真试验表明了该方法用于短期电力负荷预测的可行性和有效性。
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