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

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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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