資料介紹
傳統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)算法在歷史負(fù)荷序列無(wú)不良數(shù)據(jù)的條件下已能對(duì)短期負(fù)荷做出較為理想的預(yù)測(cè)。由于實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)在監(jiān)測(cè)、集抄、存儲(chǔ)過程中難免會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤或有所誤差,此時(shí)仍依靠傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè),可能在某些時(shí)問節(jié)點(diǎn)會(huì)引起較大誤差。為了解決此問題,提出含有歷史負(fù)荷序列不良數(shù)據(jù)辨識(shí)與修正能力且能對(duì)負(fù)荷進(jìn)行相似度預(yù)測(cè)及負(fù)荷偏差糾正的預(yù)測(cè)模型。通過運(yùn)用實(shí)際電力負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,該模型能較好地避免了不良數(shù)據(jù)的干擾,有效地提高了含有不良數(shù)據(jù)的歷史負(fù)荷序列的預(yù)測(cè)精度。
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