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基于BP神经网络与时间序列的电力系统短期负荷组合预测
基于BP神经网络与时间序列的电力系统短期负荷组合预测
来源 :内燃机与配件 | 被引量 : 0次 | 上传用户:snowwonsnow
【摘 要】
:
针对电力系统短期负荷预测问题,考虑了历史负荷对当前短期负荷预测的影响,同时结合气象及节假日等因素,提出了基于BP神经网络与时间序列ARIMA自回归综合滑动平均模型相结合的
【作 者】
:
刘欢
【机 构】
:
江西理工大学电气工程与自动化学院
【出 处】
:
内燃机与配件
【发表日期】
:
2018年15期
【关键词】
:
BP神经网络
ARIMA模型
不等权组合
组合预测
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针对电力系统短期负荷预测问题,考虑了历史负荷对当前短期负荷预测的影响,同时结合气象及节假日等因素,提出了基于BP神经网络与时间序列ARIMA自回归综合滑动平均模型相结合的组合预测方法。通过实例计算表明,组合预测模型兼并了两种方法的优点,极大地提高了预测精度,具有较好的优越性及实用性。
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