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基于组合预测模型的电力系统短期负荷预测研究综述报告
随着电力系统的不断发展和复杂化，短期负荷预测成为电力系统管理中至关重要的一项工作。准确的短期负荷预测能够保障电力系统的稳定运行，避免电力供需不平衡所带来的损失和影响。传统的短期负荷预测方法主要包括时间序列预测和常规统计模型预测，由于其局限性，近年来，研究人员发现组合预测模型在电力系统短期负荷预测中具有很大的潜力。
组合预测模型是指将多种模型或数据处理技术相结合，通过模型的组合来提高预测的准确性和稳定性。组合预测模型主要有三类：基于加权的组合模型、基于结构的组合模型和基于机器学习的组合模型。其中，基于机器学习的组合模型是近年来研究的热点之一。
基于机器学习的组合模型包括神经网络组合模型、支持向量机组合模型、决策树组合模型等。这些模型利用机器学习的方法来通过对历史数据的学习和预测算法的组合，达到更加准确的短期负荷预测效果。
神经网络组合模型是监督学习的一种模型，对数据间的非线性关系有很好的适应性。神经网络组合模型的预测过程是利用前向传播算法和反向传播算法来实现的。在构建短期负荷预测模型的时候，可以将神经网络模型与滑动平均、线性回归、指数平滑等模型组合使用，以提高预测准确性。
支持向量机组合模型是一种机器学习方法，其在处理非线性预测问题具有很好的灵活性。支持向量机组合模型将多个预测模型的预测结果作为输入，再将其组合成一个超级模型，最后利用支持向量机模型对其进行整合，从而实现更加精准的预测效果。
决策树组合模型是一种分类和回归的算法，其利用树形结构来建立短期负荷预测模型。构建短期负荷预测模型时，可以使用多个决策树模型组合预测，进而提高预测精度。
总的来说，组合预测模型具有提高短期负荷预测准确性的优势。同时，这些模型都需要合适的训练数据和预测参数，而合理的训练数据和预测参数的选取也是影响预测准确性的重要因素。因此，在使用组合预测模型进行短期负荷预测前，需对模型的适用性、参数的选择以及训练数据的准备等方面进行充分研究和分析，以求实现更加准确和可靠的短期负荷预测。