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摘要
本发明公开了一种基于DWT-SVQR集成的电力负荷概率预测方法,其步骤包括：1：收集电力负荷及相关影响因子的数据,将负荷时间序列进行离散小波变换(DWT),确定有效频率成分,得到子序列；2：选择多种学习模型,在各子序列的训练集中加入影响因子分别训练；3：将各子序列在多种模型中的预测结果进行整合,在训练集上的预测组成新的训练集,在测试集上的预测组成新的测试集；4：在新的数据集上进行支持向量分位数回归(SVQR)集成,结合核密度估计,得到最终电力负荷的概率密度预测。本发明能利用有限长度的非稳定负荷数据特征,得到更精确的电力负荷概率预测,从而能为电力系统的协调和配置提供更有效的决策依据。
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