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基于优化组合预测方法的供电企业月度售电量分析研究

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摘要摘要本文针对某供电企业2013年至2017年共60个月的历史月度售电量数据，分别通过BP神经网络模型、RBF神经网络模型预测得到2017年全年12个月售电量的预测值，按照误差方差倒数法进行相应的权重分配，通过优化组合模型预测，得到初步预测数据。对预测误差较大的3月和12月预测售电量采用季度占比的方法进行修正，并针对分布式光伏发电、电能替代、政策等主要影响因素，给出了修正公式。本方法极大地提高了预测准确度，对目前该地区现有负荷特性产生的月度售电量的预测具有一定适用性和可靠性。

DOI odw1qwx3jk/3372832

作者马媛

机构地区（国网冀北电力有限公司秦皇岛供电公司秦皇岛066000）

出处《电力设备》 2018年29期

关键词售电量预测模型神经网络组合预测

分类 [电气工程][电力系统及自动化]

出版日期 2018年12月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

电力设备

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