【摘 要】
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针对中长期电力负荷预测,对传统灰色预测模型进行改进。一方面,对原始数据序列进行平均弱化缓冲算子作用,有效地消除了冲击扰动系统的干扰;另一方面,提出了时间响应函数的优
【基金项目】
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国家自然科学基金资助课题“基于协同知识挖掘的电力负荷预测理论研究”(70671039)
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针对中长期电力负荷预测,对传统灰色预测模型进行改进。一方面,对原始数据序列进行平均弱化缓冲算子作用,有效地消除了冲击扰动系统的干扰;另一方面,提出了时间响应函数的优化方法,即利用原始序列与其模拟值的欧氏距离最小为约束条件,来确定常数C,使原始信息得到更好的利用。将改进的模型应用于某地区年负荷预测中,算例结果表明,改进的模型与传统模型相比具有较高的预测精度,更适用于长期负荷预测。
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