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摘要
发电实时调度需要在线短期负荷预测。已开发出一元方法，用于对日内负荷数据中的周内和日内季节周期进行建模。最近的实证研究表明，这三种方法具有竞争力，它们是双季节ARMA，是Holt-Winters指数平滑对双季节性的适应，以及另一种最近提出的指数平滑方法。在多年的负荷数据中，除了日内和周内周期外，年内季节周期也很明显。我们扩展了三种双季节方法，以适应年内季节周期。使用六年的英国和法国数据，我们表明，对于一天的预测，三季节方法优于双季节方法，也优于单变量神经网络方法。通过组合使用三重季节方法中的两种预测，可以进一步提高准确性。
建议引用
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