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摘要
对高渗透率的新能源电网进行负荷预测具有重要的研究价值，文中针对新能源智能电网高动态和高不确定性的特点，提出了一种新的负荷预测算法，该算法可有效解决新能源负荷数据分类问题与短期负荷预测问题。为解决新能源数据分类问题，采用聚类技术创建具有共同特征的数据区域，进而得出数据聚类的最优解。同时通过选取卡尔曼滤波器与小波神经网络筛选混合预测算法，选出效果最优的混合预测模型，有效提高了预测模型的准确性。以某电网的真实数据集作为原始数据，由仿真实验结果可知，文中所提模型平均绝对百分比误差低于1%，相比于单一预测模型具有更优的预测效果。
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单位宁夏电力调度控制中心
