【摘 要】
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在电力系统中短期负荷预测是不可缺少的运算,预测结果的准确性直接关系到系统运行的安全性和经济性,因此如何提高短期负荷预测的精确性一直是国内外研究人员致力研究的方向之一。在众多影响负荷的因素中,气象因素的影响最为显著。研究气象因素与负荷之间的关系,是提高负荷预测精度的一个有效方法。本文对杭州电网的负荷特性进行了详细的分析,定量分析了年、月、周负荷的变化规律,拟合出了负荷与各气象因子的关系曲线。在此基础
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在电力系统中短期负荷预测是不可缺少的运算,预测结果的准确性直接关系到系统运行的安全性和经济性,因此如何提高短期负荷预测的精确性一直是国内外研究人员致力研究的方向之一。在众多影响负荷的因素中,气象因素的影响最为显著。研究气象因素与负荷之间的关系,是提高负荷预测精度的一个有效方法。本文对杭州电网的负荷特性进行了详细的分析,定量分析了年、月、周负荷的变化规律,拟合出了负荷与各气象因子的关系曲线。在此基础上,提出了综合气象因子的方法处理实时气象因子。阐述了人工神经网络在短期负荷中的应用,分析
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