基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型

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摘要：通过对电力负荷变化规律和影响因素的分析，提出了一种基于组合式神经网络的短期电力负荷预测模型。该模型综合运用神经网络、模糊聚类分析和模式识别理论方法进行建模。首先，采用模糊聚类分析方法，以每天的24点负荷数据、天气数据以及天类别数据为指标，将历史数据分成若干类别；其次，对每一类别建立相应的神经网络预测模型；预测时通过模式识别，找出与预测天相符的预测类别，利用相应的神经网络预测模型进行24小时的短期电力负荷预测。对绍兴地区2年多的实际负荷变化数据进行预测分析的结果表明，该模型不仅对普通工作日有较高的预测精度，对双休日、节假日和一些特殊情况也有较好的预测精度。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/90021X/200104/5068594.html

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关键词：负荷预测 预测模型 神经网络 神经网 模糊聚类分析 电力系统 短期电力负荷预测模型 组合式神经网络