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地方电网短期负荷预测的研究与实现的中期报告
本研究的目的是实现地方电网短期负荷预测，以满足电网调度和供应商计划能力的需求。在研究过程中，我们综合考虑了多种预测方法和技术，包括时间序列分析、神经网络、支持向量机和遗传算法等。目前已经完成了研究的中期报告，以下是主要内容：
1.数据收集和处理：我们采集了过去一段时间的电力系统数据，包括历史负荷、天气等信息，并对数据进行清洗和处理，以减少噪音和提高数据质量。
2.时间序列分析方法：我们使用统计学方法和时间序列模型进行预测，包括ARIMA、指数平滑等模型，利用历史负荷数据生成模型来预测未来负荷数据，同时使用均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标评估预测效果。
3.神经网络方法：我们使用多层前馈神经网络，通过反向传播算法进行训练和学习，以提高预测准确度。我们还使用交叉验证和最小误差方法进行模型选择和参数调整。
4.支持向量机方法：我们构建了支持向量回归（SVR）模型，以处理非线性问题，并使用网格搜索和交叉验证方法进行模型选择和参数调整。
5.遗传算法方法：我们将遗传算法与神经网络模型结合，以优化模型的权重和偏置，以达到更好的预测效果。
6.实验结果和分析：我们使用历史数据进行实验，并使用各种评估指标对预测结果进行评估和比较。实验结果表明，采用神经网络和支持向量机方法的预测效果比时间序列方法更好，而遗传算法可以优化神经网络模型的效果。
7.下一步研究计划：我们将继续研究各种预测方法的组合和优化，以提高预测准确度和稳定性，同时考虑更多因素对负荷的影响，如季节、节假日等。我们也将探索更多的数据和模型，以满足实际需求。