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傳統(tǒng)負荷預測算法在歷史負荷序列無不良數(shù)據(jù)的條件下已能對短期負荷做出較為理想的預測。由于實際負荷數(shù)據(jù)在監(jiān)測、集抄、存儲過程中難免會產(chǎn)生錯誤或有所誤差，此時仍依靠傳統(tǒng)預測算法進行負荷預測，可能在某些時問節(jié)點會引起較大誤差。為了解決此問題，提出含有歷史負荷序列不良數(shù)據(jù)辨識與修正能力且能對負荷進行相似度預測及負荷偏差糾正的預測模型。通過運用實際電力負荷數(shù)據(jù)進行驗證，該模型能較好地避免了不良數(shù)據(jù)的干擾，有效地提高了含有不良數(shù)據(jù)的歷史負荷序列的預測精度。
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