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摘要
基于广东省某地区2018—2022年每日最大负荷数据及同期该地区日气象要素资料，发现最高气温对最大负荷的影响具有累积效应，影响温度类型效益的因素主要是预测日最大气温以及持续高温的天数；文章建立了气温累积效应的日最高气温修正公式，并利用实例验证了最高气温累积效应对最大电力负荷的影响.面对96个时点负荷数据复杂时序性和非线性的特性，构建了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVMR）网络电负荷最大值的预测模型，该方法考虑了对负荷有影响的节假日与工作日、天气、温度等相关因素，将修正后的日最高气温及最大电力负荷作为输入层，应用基于遗传算法优化后的最小二乘支持向量机对最大电力负荷进行预测.模型预测结果表明：本文的模型预测精度比传统BP、RBF神经网络负荷预测方法，具有更高的预测精度，预测结果能更好地为电力调度及安全运行提供参考依据.
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