论文简介： 电力负荷预测是电力控制及运行方面的重要一项任务,根据不同的预测对象,常用的方法的概率统计法、时间序列分析及灰色系统等等。文章讨论了灰色模型GM(1.1)及其改进模型电力负荷预测中的应用，采用ARIMA(p..d.q)模型与GM(1.1)改进模型对特殊日电力负荷进行组合预测，提出了适合电网特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。准确度到95%以上，解决了每日24点正采样情况下预测精度较低的问题。
电力负荷预测是电力控制及运行方面的重要一项任务,根据不同的预测对象,常用的方法的概率统计法、时间序列分析及灰色系统等等。文章讨论了灰色模型GM(1.1)及其改进模型电力负荷预测中的应用，采用ARIMA(p..d.q)模型与GM(1.1)改进模型对特殊日电力负荷进行组合预测，提出了适合电网特殊日电力负荷预测的数据处理方法，提高了预测的精度。准确度到95%以上，解决了每日24点正采样情况下预测精度较低的问题。
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