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基于线性模型与非线性模型相融合的负荷预测研究
基于线性模型与非线性模型相融合的负荷预测研究
作者:
李伟峰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电力负荷
误差补偿
自回归移动平均模型
极限学习机
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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Hammerstein模型非线性预测控制的研究
Hammerstein模型
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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
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李伟峰
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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
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期刊影响力
电气应用
主办单位:
机械工业信息研究院
出版周期:
月刊
ISSN:
1672-9560
CN:
11-5249/TM
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区百万庄大街22号
邮发代号:
82-341
创刊时间:
1982
语种:
chi
出版文献量(篇)
8789
总下载数(次)
13
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