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基于组合模型的电力系统短期负荷预测的任务书
任务描述：
电力系统的短期负荷预测是电力生产和调度工作中非常重要的一项任务。对负荷进行准确预测有助于电力系统的优化调度和实现对电力市场的有效管理。本次任务要求使用组合模型对电力系统短期负荷进行预测。
任务要求：
1.研究电力系统短期负荷预测的基本原理和方法，理解电力系统各主要设备的运行和负荷之间的关系。
2.针对电力系统的负荷预测特点和难点，使用组合模型对电力系统短期负荷进行预测。组合模型包括多种模型结合使用，如ARIMA模型、BP神经网络、SVM模型、回归模型、时间序列分析模型等。
3.收集电力系统负荷数据和各主要设备参数数据，并进行预处理。
4.根据收集的数据建立组合模型，利用训练数据训练模型，对模型进行验证和优化。
5.对未来一段时间电力系统的负荷进行预测，并对预测结果进行分析和解释。
6.编写实验报告，对实验过程、结果和分析进行总结和归纳。
注意事项：
1.本次任务可应用MATLAB、Python等相关软件工具进行模型建立和运算，数据处理和可视化等。
2.在实验过程中，需对参与建模的各模型及其参数选择、数据选取和处理等有相应的解释和说明。
3.请结合实际情况，进行合理的假设和模型设计，使模型具有较好的适应性和稳定性。
4.实验报告格式规范，要求具有较好的科学性和可读性。