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短期电力负荷预测模型的比较研究 被引量：11
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作者 严慧峰 黄定疆 +4 位作者 谢垚 程霄 谢吉洋 朱晓蒙 马占宇 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期119-124,共6页
为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能... 为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型. 展开更多
关键词 短时电力负荷预测 自回归模型 BP神经网络 指数平滑模型
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