电力系统单用户超短期负荷预测算法研究.pdf

【预测模型】基于SVM电力系统短期负荷预测matlab源码.md

基于逐级均值聚类算法的短期负荷预测研究.pdf

基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法.pdf

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行业分类-物理装置-基于改进Shapley值模型的短期负荷预测方法.zip

摘要：提出一种短期负荷预测算法，用于解决对未来能耗周期能源使用的预测问题。首先介绍短期负荷特点，分析短期负荷运行规律，并采用零相滤波器对原始负荷曲线进行预处理，相除奇异点。其次，介绍BP神经网络基本结构，并针对BP神经网络容易陷入局部极小值的缺点，采用PSO算法确定网络训练初始权值。然后，设计一种基于PSO-BP神经网络的短期负荷预测算法，包括预滤波、训练样本集建立、神经网络输入/输出模式设计、神经网络结构确定等。最后，选择上海市武宁科技园区的电科商务大厦进行负荷预测，实验结果表明，与传统的BP神经网络相比，PSO-BP神经网络用于短期负荷预测算法的精度更高，预测负荷和实际负荷之间的平均绝对误

首先介绍了卡尔曼滤波的算法，并给出了一套递推计算公式，然后将此算法应用于短期负荷预测，并针对负荷预测的本身的特点对算法进行了改进，用两种算法进行了实际的负荷预测计算，取得了比较准确预测结果。

2016电工杯A题国家二等奖电力系统短期负荷预测

第九届电工杯数模大赛A题 电力系统短期负荷预测.pdf