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根据预测结果分类,负荷预测可分为短期负荷预测和中长期负荷预测。对于短期负荷预测,国内外研究方法主要可以概括为以下2类：一类是以时间序列法为代表的传统方法;另一类是以人工神经网络法为代表的新型人工智能方法。
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智能预测方法在负荷预测中能够综合考虑多种因素，并且具有自反馈和自学习的能力。随着可采集的电网数据越来越多，智能预测方法存在的计算复杂、计算量大等特点也越来越明显。2、大数据在电力系统负荷预测的应用
信息工程学院毕业设计（论文）任务书题目模糊推理在电力负荷预测中的应用姓名专业班级毕业设计（论文）起止时间完成地点毕业设计（论文）任务、要求负荷预测在电力系统规划和运行方面发挥的重要作用，具有明显的经济效益，负荷预测实质上是对电力市场需求的预测。
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一、电力负荷预测论文参考文献范文[1]电力负荷预测.王德吉.徐波,20132013年全国电气工程博士后学术论坛[2]基于SVM与相似日的短期电力负荷预测.于龙.郑益慧...
变压器经济运行的神经网络控制系统基于SCADA实时数据的变压器经济运行方式研究基于负荷预测的变压器经济运行...
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【摘要】:随着经济的发展和产业结构的调整,企业的设备逐步向大容量、高参数设备升级,这导致了大用户的电压等级较高,负荷量很大。大用户负荷占地区负荷比例很高,它的波动对所...
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