基于三种模型的昆士兰州短期电力负荷预测对比探究

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为提高电力负荷预测模型的预测精度本文将基本ARMA模型与Kalman滤波结合建立ARMA-Kalman滤波模型,将ARMA模型与SVM模型以及SVM的优化方法结合,建立ARMA-SVM模型,以试图提高模型的预测精度。同时将前两个模型以及基本ARMA模型应用于澳大利亚昆士兰州短期电力负荷预测中。实例研究表明,ARMA-Kalman模型未能如期较大提高对澳大利亚昆士兰州的电力负荷预测精度,ARMA-SVM模型在一定程度上提高了预测精度。
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