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基于组合电力负荷预测模型的电力经济调度研究
随着我国经济社会的发展，能源需求日益增长，电力经济调度变得越来越重要。负荷预测是电力系统调度中的一个重要环节，可为电力生产、输送、配送等业务提供重要的参考依据，有效地提高电力系统的调度效率和经济性。
现如今，随着各种新兴科技的出现，越来越多的数据可以被用来预测负荷。随之而来的便是更加复杂和多变的负荷预测模型的应用，其中，基于组合模型的负荷预测在电力经济调度中受到了广泛的关注。
基于组合电力负荷预测模型是指采用多种预测方法，对其结果进行融合来获取更加准确的负荷预测结果。它将多种预测方法进行整合，通过权重分配纠正其误差，从而提高负荷预测的精度及准确性。这种方法能够克服单一预测模型所带来的不确定性，而且还能够利用各种预测方法的优点，综合提高预测结果的准确性和可靠性。
基于组合电力负荷预测模型的实现步骤可简单归纳为以下几个步骤：
第一步：数据准备。
这一步是组合电力负荷预测模型实现的前提。首先，需要确定需要预测的时间段，从而对应筛选出可用的历史负荷数据。其次，进行数据筛选，选择出影响负荷的主要因素，以及能够提供预测结果的影响因素。
第二步：选择多种预测方法。
基于组合电力负荷预测模型需要选择不同的预测方法来进行数据预处理，包括最小二乘法、支持向量机、神经网络等。然后，根据不同的预测方法对数据进行预测，从而得到每个预测方法对应的负荷预测结果。
第三步：集成多种预测方法。
集成多种预测方法有多种方式，常见的包括加权平均法、中位数法、加权融合法等。在这一步骤中，需要将不同预测方法得到的负荷预测结果进行融合，并经过权重分配，纠正每种方法预测结果中的不确定性，最终得到加强、更加准确的负荷预测结果。
第四步：模型优化。
在实际应用中，基于组合电力负荷预测模型的精度和准确性还可以通过一定的模型优化来进一步提高。模型优化的方式包括挑选预测方法、权重更改和精确参数选择等，使得负荷预测结果更加精准、可信。
总体来说，基于组合电力负荷预测模型在电力经济调度中具有了广泛的应用，其结合多种方法的优点，使得负荷预测结果更加准确可靠。它能够充分利用业务所提供的各种数据，挖掘各种影响因素，并对其中所囊括的不确定性进行纠正，最终实现电力经济调度的效率提升和经济效益提高。