组合预测模型在电力系统负荷预测中的应用研究

《组合预测模型在电力系统负荷预测中的应用研究》是一篇关于电力系统负荷预测方法的学术论文，全文共3页。文章主要探讨了如何利用组合预测模型提高电力系统负荷预测的准确性与稳定性。随着电力系统规模的不断扩大，传统的单一预测模型已难以满足实际需求，因此，研究者们开始关注多种预测方法的融合，即组合预测模型。

组合预测模型的基本思想是将多个不同的预测模型进行集成，通过加权或非加权的方式综合各模型的预测结果，从而获得更优的预测性能。该论文详细介绍了几种常用的预测模型，如时间序列分析、人工神经网络和支持向量机等，并讨论了它们在负荷预测中的优缺点。

文章还提出了一个基于权重优化的组合预测模型，通过引入数学优化算法对各个模型的权重进行调整，以达到最佳的预测效果。实验部分采用了实际的电力负荷数据进行验证，结果显示，组合预测模型在预测精度和稳定性方面均优于单一模型。

此外，论文还分析了影响负荷预测准确性的多种因素，包括天气变化、节假日效应以及历史负荷数据的特征等。通过对这些因素的考虑，进一步提升了组合预测模型的实际应用价值。该研究为电力系统的运行管理提供了理论支持和技术参考，具有重要的现实意义和应用前景。