【摘 要】
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电力系统的短期负荷预测对于电力系统的经济稳定运行具有重要作用。准确的预测结果能够帮助制定发电计划、稳定性分析以及电力系统的运行和优化决策。随着系统解除管制,短期负荷预测能为电能生产和电力交易提供决策支持,因而越来越重要。人工神经网络能够充分描述电力负荷的复杂特性。Ensemble方法能能够有效提高单个预测器的预测效果。为建立良好的Ensemble模型,需要产生多个具有多样性和准确性的子预测器,并将
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电力系统的短期负荷预测对于电力系统的经济稳定运行具有重要作用。准确的预测结果能够帮助制定发电计划、稳定性分析以及电力系统的运行和优化决策。随着系统解除管制,短期负荷预测能为电能生产和电力交易提供决策支持,因而越来越重要。人工神经网络能够充分描述电力负荷的复杂特性。Ensemble方法能能够有效提高单个预测器的预测效果。为建立良好的Ensemble模型,需要产生多个具有多样性和准确性的子预测器,并将它们组合成为一个复合的预测器。本文提出一种非全连接神经网络的Ensemble模型用于电力系统的短期负荷预
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