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摘要:
随着电力系统数据采集与监控技术的发展,采集的负荷数据越来越多,如何对这些数据包含的有效信息进行挖掘以及提高电力负荷预测的准确性,已成为电力系统研究领域的一个热点问题[1].
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文献信息
篇名 基于线性模型与非线性模型相融合的负荷预测研究
来源期刊 电气应用 学科
关键词 电力负荷 误差补偿 自回归移动平均模型 极限学习机
年,卷(期) 2015,(16) 所属期刊栏目 供配电
研究方向 页码范围 20-23
页数 4页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李伟峰 26 27 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
电力负荷
误差补偿
自回归移动平均模型
极限学习机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电气应用
月刊
1672-9560
11-5249/TM
大16开
北京市西城区百万庄大街22号
82-341
1982
chi
出版文献量(篇)
8789
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13
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