【摘 要】
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电网电能难以储存,其准确预测可用于指导发电计划,是电力系统运行的基础。针对用电量预测中需求波动幅度大与需求变动趋势不确定的特点,基于已有的用电数据,运用多元线性回归
【机 构】
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武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室,武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51275366,51305311,50875190),教育部博导和博士后科学基金项目(20134219110002,2013M542073).
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电网电能难以储存,其准确预测可用于指导发电计划,是电力系统运行的基础。针对用电量预测中需求波动幅度大与需求变动趋势不确定的特点,基于已有的用电数据,运用多元线性回归预测与时间序号、月度、日期、小时等因素直接相关的用电量趋势,实现用电量的宏观量级控制。其次,采用不同神经网络预测实际值与趋势值之间的偏移量,推演用电量的微观波动规律,进一步推算预测用电量。算例证明,融合多元线性回归和神经网络的预测方法减小了总体预测误差,其预测精度高于没有多元线性回归处理的神经网络。
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