【摘 要】
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该文的研究工作包含两个部分:负荷聚类方法的研究和基于聚类方法的负荷预测模型的研究.在众多的负荷预测模型研究中,训练样本空间特性分布对预测精度有很大影响,不加选择的选
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该文的研究工作包含两个部分:负荷聚类方法的研究和基于聚类方法的负荷预测模型的研究.在众多的负荷预测模型研究中,训练样本空间特性分布对预测精度有很大影响,不加选择的选择的输入模式将导致预测精度降低,训练时间增加.所以负荷的聚类分析处理和应用准则对提高负荷预测精度有极重要的作用.该文在对基于数据挖掘的距离聚类法和常用的Kohonen神经网络两种聚类方法结果进行分析比较:并以天津地区2000年负荷进行实例仿真聚类分析,从类内指标和负荷曲线两个方面进行具体分析,说明基于数据挖掘的聚类方法要优于Kohonen神经网络.该文的负荷预测模型的研究是以神经网络原理为基础.根据负荷序列的相关系数分析和相空间重构理论的"嵌入维"确定负荷预测模型的输入维数,确定了基于RBF-NN的负荷预测基本模型.进一步将研究的聚类方法和预测基本模型融合成具有聚类特征的RBF-NN负荷预测模型.经仿真测试所提出的预测模型都能有效提高负荷预测的精度,并且便于实现在线预测.
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