【摘 要】
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电力负荷是电力系统的重要组成部分，电力负荷预测对电力系统分析、设计和控制具有重要的影响。随着智能微电网的发展，负荷预测也逐渐成为能量管理系统中的重要模块，是“源、网、荷、储”能量流匹配中的重要环节。采用回归分析与趋势外推相结合的预测方法，基于历史负荷数据的横向比较，识别异常数据，再通过插值法进行异常数据修正，然后通过分析历史时间序列的负荷数据特点，采用合适的函数模型曲线进行拟合，并引入修正因子，最
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电力负荷是电力系统的重要组成部分，电力负荷预测对电力系统分析、设计和控制具有重要的影响。随着智能微电网的发展，负荷预测也逐渐成为能量管理系统中的重要模块，是“源、网、荷、储”能量流匹配中的重要环节。采用回归分析与趋势外推相结合的预测方法，基于历史负荷数据的横向比较，识别异常数据，再通过插值法进行异常数据修正，然后通过分析历史时间序列的负荷数据特点，采用合适的函数模型曲线进行拟合，并引入修正因子，最终得到负荷预测数据。结果表明：年度预测的拟合误差较小，月度预测的误差略大，引入修正因子后，平均误差下降了4%。该方法可初步用于年度及月度的负荷预测，为智能微电网的规划奠定了一定的技术基础。
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