电力系统负荷预测是电力系统中的一个重要的研究课题。对神经网络算法和时间序列预测算法进行加权融合,提出一种混合算法对EUNITE竞赛数据进行了短期电力负荷预测。实验结果表明负荷预测精度得到了很大的提升。
理论探索 2010．10211 对电力系统负荷预测的探讨与分析 范 亮 赣西供电公司樟树运行分公司 江西 南昌 331100 【摘 要】 负荷预测是电力系统规划以及运行研究的重要内容，是保证电力系统可靠以及经济运行的前提，是电力系统规划建设的重 要依据。负荷预测的准确程度将直接影响到投资、网络布局以及运行的合理性。负荷预测会受到很多的不确定因素的影响，到目前为止， 还没有那一种方法保证在任何情况下都可以获得满意的预测结果。因此在进行负荷预测时候，应该结合预测地区的实际情况，选用多种预 测方法，各种的方法预测的结果互相的校核，最终确定预测值。 【关键词】 负荷预测 系统 方法 指数平滑法是根据本期的实际值和过去对本期的预测值， 预测 下一期数值，它反映了最近时期事件的数值对预测值的影响。这是 一种在移动平均法的基础上发展起来的特殊的加权平均法。 负荷预 测是电力系统运行调度中
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