【摘 要】
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作为电力系统经济调度中的重要内容之一,短期负荷预测的准确性对改善电网运行性能起着重要作用。由于传统预测方法具有一定的缺陷,提出了一种基于贝叶斯网络的短期负荷预测方法,在综合考虑影响负荷要素的基础上构建贝叶斯网络模型,并在已知负荷数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,对某已知电网的大量负荷数据进行学习和预测。预测结果表明,贝叶斯网络模型较传统多元线性回归方法相比具有更高的预测准确度。
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作为电力系统经济调度中的重要内容之一,短期负荷预测的准确性对改善电网运行性能起着重要作用。由于传统预测方法具有一定的缺陷,提出了一种基于贝叶斯网络的短期负荷预测方法,在综合考虑影响负荷要素的基础上构建贝叶斯网络模型,并在已知负荷数据的基础上提出基于贝叶斯法则的学习算法,对某已知电网的大量负荷数据进行学习和预测。预测结果表明,贝叶斯网络模型较传统多元线性回归方法相比具有更高的预测准确度。
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