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基于BP神经网络与时间序列的电力系统短期负荷组合预测

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摘要

针对电力系统短期负荷预测问题,考虑了历史负荷对当前短期负荷预测的影响,同时结合气象及节假日等因素,提出了基于BP神经网络与时间序列ARIMA自回归综合滑动平均模型相结合的组合预测方法。通过实例计算表明,组合预测模型兼并了两种方法的优点,极大地提高了预测精度,具有较好的优越性及实用性。

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来源
《内燃机与配件》 |2018年第15期|P.214-215|共2页
作者
刘欢;
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作者单位

江西理工大学电气工程与自动化学院;

赣州341000;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类平稳过程与二阶矩过程;
关键词
BP神经网络; ARIMA模型; 不等权组合; 组合预测;

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