基于ARMA与ANN模型组合交叉方法的电网日负荷预测
用电负荷的预测是一个包含很多不确定因素的复杂问题,通常根据已有负荷数据建立模型进行预测,将近期负荷数据与远期负荷数据相结合,综合不同特征的负荷数据信息.针对单项预测模型在电网实时日负荷预测的局限性,建立了由ARMA模型和ANN模型为基础结合纵横交叉算法的混合预测模型.该模型采用时间序列模型处理连续纵向负荷数据,采用神经网络技术处理断续横向负荷数据,对计算得到的纵向、 横向预测值加权计算,获得交叉预测值.提出的对纵向连续负荷数据和横向断续数据分别建模的纵横交叉预测法,以获取尽可能多的重要预测信息,提高预测精度.在某电网上进行了实例测试,具有较好的效果.
短期负荷预测、ARMA模型、ANN模型、纵横交叉算法
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TM715(输配电工程、电力网及电力系统)
2018-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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