《表4 算例3的负荷预测效果》

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《考虑需求响应的温度敏感用户夏季短期负荷预测方法》

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如表4所示，本文对算例3用户的负荷预测误差也明显好于其他2种负荷预测模型。图7展示了3种方法负荷预测值的趋势性，可见本文的日负荷预测效果同样好于其他2种负荷预测模型，采用相似日来确定训练样本的BP负荷预测模型误差较大，但RBF模型的误差要好于BP模型。