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文檔簡介
1、負荷預測是一個值得不斷深入研究的課題。長期以來,國內(nèi)外專家學者和電力系統(tǒng)負荷預測相關人員不斷探索,形成了一系列的數(shù)學算法模型。由于負荷預測的數(shù)學理論核心是如何獲得預測對象的歷史變化規(guī)律以及預測對象與某些影響因素的相關關系,因此需要結合實際情況,對當?shù)氐呢摵梢?guī)律及其影響因素進行全面統(tǒng)計與分析,精心設計有效的負荷預測系統(tǒng)平臺。 論文對影響負荷變化的氣象因素和其他相關因素做了細致分析,并以湖南省的電力負荷為例,解析了氣象因素對電力負荷
2、影響的四個層次;分析了考慮氣象因素選擇相似同的經(jīng)典方法及其存在的難點,在此基礎上,提出一種基于信息熵決策樹和粒子群算法的相似同選擇新方法,首先利用決策樹算法對歷史日進行自動聚類,然后確定影響負荷變化的同特征向量構成,并應用粒子群算法訓練日特征向量各維的最優(yōu)貢獻權重,最后依據(jù)加權歐氏距離從決策樹的分類結果中評價最優(yōu)相似R。在合理選擇相似同的基礎上,將改進灰色模型應用于超短期負荷預測;改進灰色模型縱向預測一條近似負荷序列,再利用最新的橫向歷
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