【摘 要】
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为提高电力系统负荷预测精度,提出一种基于小波分析结合LMBP（Levenberg-Marquardt BP）神经网络的电力系统短期负荷预测方法。通过小波变换对负荷序列进行多尺度分析,得到具有不
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60876022）
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为提高电力系统负荷预测精度,提出一种基于小波分析结合LMBP（Levenberg-Marquardt BP）神经网络的电力系统短期负荷预测方法。通过小波变换对负荷序列进行多尺度分析,得到具有不同特征和规律的频段子序列,再对这些子序列分别采用合适的人工神经网络模型进行训练预测,最后将各预测子序列进行重构,生成负荷序列的最终预测结果。在构造预测模型的过程中,对比传统的预测方法及预测模型,在小波函数及尺度选择、神经网络建模等方面进行细致探讨并予以相应的实例验证。结果表明该方法具有很高的预测精度和应用可行性。
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