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摘要
本发明公开了一种基于混沌人群算法和贝叶斯网络的电力负荷概率性预测方法,其步骤包括：1获取气温、相对湿度、风力和电力负荷时间序列实际数据,对各列数据进行预处理,划分训练集和测试集数据；2对电力负荷原始数据进行小波阈值去燥处理,还原电力负荷时间序列真实信息；3构建贝叶斯网络模型,得到初始预测区间；4计算区间变化幅值范围,运用混沌人群算法得到最优区间变化幅值；5在最优区间变化幅值邻域采用混沌搜索,得到最终预测区间。本发明能通过构造预测区间测量电力负荷的不确定性,从而能为电力系统优化运行提供有效参考。
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