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计算智能在电力系统短期负荷预测中的应用综述.rar
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电力系统短期负荷预测综述
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对短期负荷预测做了一个比较详细的小结，可供负荷预测专业人士参考！
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《RBF神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用》 电力系统短期负荷预测是电力行业中不可或缺的一环，它对于电力系统的稳定运行、生产计划制定、经济调度和安全分析都有着深远影响，同时也直接关系到电力企业的经济...
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3. 验证了该方法在电力系统短期负荷预测领域的有效性和实用性。 本文的研究成果对电力系统短期负荷预测领域具有重要的理论和实践意义，可以为电力系统的规划和运行提供可靠的决策依据。 关键词：电力系统短期负荷...
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总结来说，本文重点讨论了模糊神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用，介绍了FNN的结构和BP学习算法，并提出了一种结合惯性量的改进模型。实证研究表明，这种方法提高了预测精度，为电力系统的负荷预测提供了新的...
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气象因素对电力系统短期负荷预测精度的影响 气象因素是电力系统短期负荷预测精度的重要影响因素。通过对云南省和深圳市两地2014年实际负荷数据的分析，研究人员发现气象因素对短期负荷预测结果及精度的影响。研究...
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本文主要探讨了人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用。电力系统的负荷预测是一项重要的任务，它涉及到燃料供应计划、电厂运行管理、机组启停安排以及检修计划等多个方面。短期负荷预测通常预测未来一个月、一...
电力系统超短期负荷预测算法及应用 (2013年)
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简述了超短期负荷预测的概念和应用．将目前预测方法分为传统预测算法和现代预测算法，介绍了各种算法的原理、适用范围，以及大规模新能源并网运行对超短期负荷预测的影响．对比分析各种算法的优点和不足，提出了对历史数据预处理、建立分时段的综合预测模型，以及考虑气象因素等提高超短期负荷预测精度的措施．
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粒子群优化BP算法在电力系统短期负荷预测中的应用.pdf
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【摘要】介绍了一种在电力系统短期负荷预测中应用的新型智能算法——粒子群优化BP算法（PSO-BP）。该算法结合了粒子群优化（PSO）与传统的反向传播（BP）神经网络，旨在提升预测精度。通过构建考虑气象因素的短期...
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电力系统负荷预测是确保电力...综上所述，混沌理论为电力系统负荷预测提供了新的视角和强大的工具，未来的研究将继续探索混沌理论在电力系统中更广泛的应用，以应对电力市场、智能电网和可再生能源并网等带来的新挑战。
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