优选移动平均与BP网络混合电力负荷预测方法
电力系统是一个受多种不确定因素如经济、人口、政治、市场等影响的复杂系统,这种特性也决定了电力负荷中长期预测是一个需要长期跟踪和动态管理的过程.对我国中部某地区电力负荷进行了月度预测,为解决中长期电力负荷预测精度不足、模型适用性不强、受客观因素影响较大的问题,考虑将复杂因素如温度、风速与历史区域用电负荷的时间序列进行因素耦合,利用优选移动平均法和BP神经网络混合改进预测模型,提高月度负荷预测模型的趋势预测能力,最后通过计算MAPE误差验证,经改进后的混合预测方法预测精度得到提升,适用于电力负荷的中长期预测.
因素耦合、负荷预测、移动平均法、BP神经网络
2021-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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