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摘要
为解决电力系统中因负荷数据混沌特性强、噪声影响多，导致多分段短期负荷预测精准度不高的问题，提出基于改进粒子群的电力系统多分段短期负荷预测方法。以电力系统的历史数据作为分析基础，引入粒子聚合概念，建立解空间，在空间内搜索全局负荷数据，将原始数据代入解空间中，确定数据分布范围。建立最优目标函数，利用线性递减规律计算自适应负荷粒子权值，凭借迭代更新函数将粒子权值不断逼近最优值。综合局部预测函数和全局预测函数，与改进粒子群预测规律结合，以最大决定权重系数调节矩阵，完成负荷预测。仿真实验证明，所提方法对负荷数据的判定及分析能力强，自适应性好，预测结果与实际数值拟合程度高。
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单位北京国电通网络技术有限公司
