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降溫負荷持續(xù)增長已成為中國南方夏季最大負荷屢創(chuàng)新高的重要原因。提出了一種基于信息熵和變精度粗糙集優(yōu)化的不確定支持向量機方法，用于中長期降溫負荷預(yù)測。方法通過挖掘數(shù)據(jù)中的相互關(guān)系去除冗余信息，從輸入屬性變量集中尋找核心變量。該方法利用基于信息熵改進的變精度粗糙集對支持向量機的條件屬性進行約簡，得到最小決策表，并將該最小決策表中對應(yīng)的變量作為支持向量機預(yù)測模型的輸入屬性變量，進行年最大降溫負荷預(yù)測。且隨著預(yù)測年份的推移，該支持向量機預(yù)測模型的輸入屬性變量亦將隨之滾動更新，能夠為電網(wǎng)規(guī)劃與運行人員提供不同預(yù)測時期降溫負荷預(yù)測需重點關(guān)注的影響因子。最后，利用廣東省實際數(shù)據(jù)對廣東電網(wǎng)“十二五”和“十三五”年最大降溫負荷進行預(yù)測，結(jié)果表明，所提的預(yù)測方法預(yù)測效果良好，預(yù)測精度穩(wěn)定，對于中長期預(yù)測過程中的各種不確定因素的影響具有較好的魯棒性，真正實現(xiàn)了中長期降溫負荷的動態(tài)預(yù)測。
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