短期电力负荷预测模型的比较研究

作者：严慧峰; 黄定疆; 谢垚; 程霄; 谢吉洋; 朱...短时电力负荷预测自回归模型bp神经网络指数平滑模型

摘要：为了解决提高电力负荷预测精确度这一问题,越来越多的人工智能方法应用于能量功率预测.为此利用湖南省2014年至2017年的电力负荷数据,比较自回归(AR)模型、BP神经网络(BPNN)和指数平滑(ES)模型在预测日度电力负荷和月度电力负荷上的性能,并运用统计学知识来分析三种模型之间的差异.最终根据实验结果得出两个结论:AR模型对日度数据预测的结果优于其他两个模型以及ES模型对月度数据预测的结果优于其他两个模型.

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