【摘 要】
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常规的负荷预测方法以大规模处理电力数据为主，并未考虑到短期负荷预测的相似性与随机性，导致负荷预测误差增加。因此，文章设计了基于智能算法的电力短期负荷预测方法，提取电力负荷短期随机性特征，将负荷数据按照时间序列排序，确定短期负荷数据的周期变化规律。基于智能算法构建电力短期负荷预测模型，根据短期负荷周期变化规律量化处理不同类别的预测数据，量化预测模型输入电力负荷的影响因子，修正预测数据中的异常值，从而
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常规的负荷预测方法以大规模处理电力数据为主，并未考虑到短期负荷预测的相似性与随机性，导致负荷预测误差增加。因此，文章设计了基于智能算法的电力短期负荷预测方法，提取电力负荷短期随机性特征，将负荷数据按照时间序列排序，确定短期负荷数据的周期变化规律。基于智能算法构建电力短期负荷预测模型，根据短期负荷周期变化规律量化处理不同类别的预测数据，量化预测模型输入电力负荷的影响因子，修正预测数据中的异常值，从而实现短期负荷的精准预测。最后采用仿真实验，验证了预测方法的预测误差更低，能够应用于实际生活中。
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