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Published:2000
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[J]. Automation of electric power systems, 2000, 24(9).
DOI:
[J]. Automation of electric power systems, 2000, 24(9). DOI:
进行实际短期负荷预测时,对某个固定地区,用不同预测方法可能得到不同的预测结果。文中基于对这些不同的预测结果的分析,提出了以得到一个唯一的综合预测曲线为目标的优化模型。根据模式识别的基本原理,这个新模型以待预测日与历史日之间相关因素的最佳匹配为原则。通过虚拟预测结果与实际负荷曲线数据的误差平方和的最小化,可以得到综合模型中各种单一预测结果所占的权重值大小。实际算例研究表明,综合模型的预测结果优于各种单一方法的预测结果。
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