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方法的選擇對電力負(fù)荷預(yù)測結(jié)果至關(guān)重要,本文通過對x(1)(1)增加干擾因素β,實現(xiàn)對初始值的優(yōu)化,較已有研究文獻(xiàn)使用x(1)(n)+β方法更加便于理解,保持運算前后一致,同時,改進(jìn)背景值的設(shè)置。通過實例驗證,此方法可以在負(fù)荷預(yù)測上得到很好的應(yīng)用,提高預(yù)測精度。
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提出了一種基于云模型的電力負(fù)荷預(yù)測模型.利用云模型中的云發(fā)生器,分別將有限的國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值的增長率和增長變化率樣本數(shù)據(jù)空間擴充為更具隨機性和普遍性的擴展樣本數(shù)據(jù).以國民生產(chǎn)總值為例,建立國民生產(chǎn)總值與電力負(fù)荷之間的規(guī)則推理,構(gòu)造云規(guī)則推理器.利用云規(guī)則推理器獲得電力負(fù)荷預(yù)測增長率,將國民生產(chǎn)總值和工業(yè)生產(chǎn)總值獲得的電力負(fù)荷預(yù)測增長率進(jìn)行加權(quán)平均,并換算得到最終的電力負(fù)荷預(yù)測值,獲得的預(yù)測結(jié)果精度高.
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