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The Application and Research of the PAR Approach in the Short Term Load Forecasting

机译:PAR方法在短期负荷预测中的应用研究

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摘要

For load sequences changes run in cycle by days, weeks, and years, and the power load data are non-stationary, the periodic autoregressive (PAR) model is used to describe the periodic variations accurately of the power load and establish a short-term forecast of the prediction model. Compared with traditional time series, it is show that this way is more effective.
机译:对于按几天,几周和几年周期运行的负荷序列变化,并且电力负荷数据是不稳定的,则使用周期性自回归(PAR)模型来准确描述电力负荷的周期性变化并建立短期预测模型的预测。与传统的时间序列相比,表明这种方法更为有效。

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