【摘 要】
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传统的非线性电力负荷预测方法电力负荷信号收集精准度差,预测准确率低。为此,文中基于现代统计学研究一种新的非线性电力负荷预测模型。首先,进行基础数据测量,实现对初始数据的精准查找操作,进一步调整数据状态,选取相关变量进行预测数据预处理操作,根据数据基础信息状况进行内部机制调节,不断优化基础性操作,完善信息结构,并将处理后的数据作为操作标准进行预测模型的构建,结合构建算法进行数据分析,综合内部匹配准则,实现整体性构建操作,达到对非线性电力负荷预测的研究目的。实验结果表明,该预测方法在一定程度上优化了系统内部操
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(614610332),贵州省社科联理论创新招标项目(GZLCZB⁃2018⁃09)。
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传统的非线性电力负荷预测方法电力负荷信号收集精准度差,预测准确率低。为此,文中基于现代统计学研究一种新的非线性电力负荷预测模型。首先,进行基础数据测量,实现对初始数据的精准查找操作,进一步调整数据状态,选取相关变量进行预测数据预处理操作,根据数据基础信息状况进行内部机制调节,不断优化基础性操作,完善信息结构,并将处理后的数据作为操作标准进行预测模型的构建,结合构建算法进行数据分析,综合内部匹配准则,实现整体性构建操作,达到对非线性电力负荷预测的研究目的。实验结果表明,该预测方法在一定程度上优化了系统内部操
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