【摘 要】
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针对钢铁企业实际生产过程中，采用单一预测模型进行预测难以把握大规模启停设备用电规律，预测精度较低等问题，根据生产一检修阶段的实际工艺情况，将生产，检修问题采用随机近似贪婪
【机 构】
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沈阳航空航天大学自动化学院,沈阳航空航天大学安全工程学院,上海宝信软件股份有限公司自动化技术研究所
【基金项目】
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国家863高技术基金项目(2013AA04070)资助
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针对钢铁企业实际生产过程中，采用单一预测模型进行预测难以把握大规模启停设备用电规律，预测精度较低等问题，根据生产一检修阶段的实际工艺情况，将生产，检修问题采用随机近似贪婪搜索RAGS对复杂特征进行特征选择，建立了一个自适应数据质量的多模型择优预测框架进行建模；将其应用于宝钢电网。仿真结果表明，提出多模型择优预测框架可以准确预测钢铁企业电力日负荷，为实现电力系统能源调度提供决策依据。
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