【摘 要】
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短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,随着电力系统的市场化,高质量的负荷预测越来越显得重要和迫切。本文主要以预测工作的各个环节展开的,综合运用粗糙集、支持向量机、神经网络聚类多种数据挖掘技术,对负荷时间序列的特性、历史负荷数据的预处理、气象因素的处理、预测模型输入参数的确定及模型的建立各方面作了深入的研究,为高精度的短期负荷预测软件系统的集成开发奠定了基础。输入向量的选择一直是负荷预测建模的难
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短期负荷预测是电力系统安全经济运行的前提,随着电力系统的市场化,高质量的负荷预测越来越显得重要和迫切。本文主要以预测工作的各个环节展开的,综合运用粗糙集、支持向量机、神经网络聚类多种数据挖掘技术,对负荷时间序列的特性、历史负荷数据的预处理、气象因素的处理、预测模型输入参数的确定及模型的建立各方面作了深入的研究,为高精度的短期负荷预测软件系统的集成开发奠定了基础。输入向量的选择一直是负荷预测建模的难点问题,对模型的预测精度有很大的影响,本文通过引入数据挖掘中粗糙集约简算法来解决这一难题,克
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