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基于EMD的时标特征提取方法及其在短期电力负荷预测中的应用
目前常用的负荷预测方法主要是通过负荷自身和相关关系的研究建立模型,提出一种新的负荷预测思路,即从传统频域预测方法的误差入手,通过研究虚拟预测误差的历史分布规律进行误差预测,然后对传统方法得到的预测结果
超短期负荷预测是电力负荷预测中很重要的环节,数据的提取和预测方法的选择则是最难的环节。为了准确预测,采用电行业监测分析系统数据提取平台,能够实时监测及提取负荷数据。反向传播(BP)神经网络和极限学习机
利用MATLAB开发的电力系统节点预测程序，包含对北美电力市场的电力数据进行的一系列数据挖掘工作，程序代码实用，注释详细，包含多种预测算法，极具学习价值！
16路电力网谐波在线监视、分析装置的研究
基于Delphi的电力负荷终端管理软件设计，马俊凯，，文章以智能电力远程自动抄表终端为例,介绍了如何用Delphi实现在该系统的上位机管理系统。主要介绍通信模块的设计，采用RS-232C串行通�
基于相关因素映射的小波回归分析短期负荷预测模型研究.，孟祥斌，，电力系统负荷的嵌套周期性和相关因素的冗余和不确定性是产生预测误差的主要来源,本文通过建立映射数据库，将相关因素量化，选择��
利用Elman神经网络实现电力负荷的精确预测，选取并转置训练数据和测试数据，根据不同的隐藏层神经元个数进行网络构建和训练。通过该模型，能够更好地为电力系统的运行提供准确的负荷预测支持。
基于用户分群策略的电力实时负荷预测方法,刘昌斯,陆月明,针对电力行业用户类型种类多,不同用户用电模式差异大的问题,提出基于用户分群策略的电力实时负荷预测方法。该方法首先以用户整
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