基于机器学习的短期电力负荷预测方法研究

来源 :北京邮电大学 | 被引量 : 25次 | 上传用户：jql

【摘要】

：

准确的短期电力负荷预测有助于提高电力系统的运行效率,降低运营成本。传统的基于统计学习的方法预测精度较高且容易实现,但在负荷波动剧烈时表现较差。机器学习方法具有较强的拟合能力,能够充分反映负荷的非线性特性,在短期电力负荷预测领域取得了不错的效果。本文基于机器学习中多种方法,结合实际数据对短期电力负荷预测方法进行了研究。论文主要工作如下:首先,研究了短期电力负荷特征集合的构造。该部分首先对数据进行预处

【作者】

：

刘鑫

【出处】

：

北京邮电大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

短期电力负荷预测深度自编码器和声搜索小波神经网络加权EMD blending模型融合

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