【摘 要】
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为了提高预测具有周期性和随机性的电力负荷精度,提出了一种基于经验模式分析（EMD）与粗糙集及神经网络相结合的短期负荷预测方法。该方法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序
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为了提高预测具有周期性和随机性的电力负荷精度,提出了一种基于经验模式分析（EMD）与粗糙集及神经网络相结合的短期负荷预测方法。该方法利用EMD的自适应性,自动地将目标负荷序列分解为若干个独立的内在模式分量。考虑影响电力负荷的气象因子和模式分量信息量较大,利用粗糙集进行了属性约简,约简后的各个分量采用相匹配BP神经网络模型分别进行预测,然后,相加各分量预测值得到最终预测结果。仿真试验表明,该方法与EMD-BP模型预测方法相比,具有较高的精度和较强的适应能力。
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