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公开(公告)号：CN111598151A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010395960.8
申请日：2020-05-12
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种用户用电负荷的预测方法，步骤为：选择数据样本，对数据样本进行清洗，包括缺失值的填补和异常值的修改，读取处理好的日负荷曲线表，并对其进行节假日和平常日分类；利用用户聚类方法将归一化后相似的典型负荷曲线聚为一类；在预测前通过改进的步长果蝇调优算法确定神经网络的系数，利用LGRNN神经网络进行预测；通过反归一化，求和得到系统负荷。本发明把不同行业内典型用户负荷曲线进行聚类，然后在训练时利用改进的果蝇优化算法优化神经网络的径向基系数，最后通过改进的广义回归神经网络进行预测，有效提高了用电负荷的预测精度。
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