【摘 要】
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电能作为日常生活中必不可少的能源，与此同时大量的用电设备在生产生活中得到了广泛的应用，大型低压用户如何对电能有效利用是现在所面临的问题。负荷预测不仅应用在电网高压侧负荷分配与规划中，而且为低压用户电能的规划、监控以及电能的有效利用提供依据。本文针对天津某大型用电企业24小时连续不断运转的实验室进行短期日负荷电能预测。该实验室负荷以日为单位呈周期性变换，但是受一定外界干扰以及对于不同的实验对象所耗电
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电能作为日常生活中必不可少的能源，与此同时大量的用电设备在生产生活中得到了广泛的应用，大型低压用户如何对电能有效利用是现在所面临的问题。负荷预测不仅应用在电网高压侧负荷分配与规划中，而且为低压用户电能的规划、监控以及电能的有效利用提供依据。本文针对天津某大型用电企业24小时连续不断运转的实验室进行短期日负荷电能预测。该实验室负荷以日为单位呈周期性变换，但是受一定外界干扰以及对于不同的实验对象所耗电量不同。由此负荷预测对象波动性较大，且影响预测精度的因素多样，本文提出一种基于神经网络与小波变换
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