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月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度. 相似文献
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微电网被认为是提高分布式电源利用效率的有效方式,其在节能减排、可再生能源利用、提高供电可靠性、解决偏远地区和海岛供电问题等方面具有诸多的优势。微电网建设有助于打破传统大电网在价格、市场准入等方面的垄断,提高了区域内用电的可靠性与灵活性,同时降低了环境污染及对资源的压力,有利于改善社会福利。笔者使用竞合博弈模型,分析了微电网与大电网的竞合关系,探讨了两者的合作条件,并对两者合作带来社会福利改善的具体机制进行了探究。分析结果表明：外部性正反馈于相关企业合作的努力程度,从而增进社会福利;外部性与自有资产存在替代 相似文献
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