会议论文《基于系统聚类和神经网络的母线负荷预测》探讨了利用系统聚类分析与神经网络技术进行电力系统中母线负荷预测的方法。该文通过系统聚类对历史负荷数据进行分类，再结合神经网络模型提高预测精度。研究旨在提升电力系统运行的稳定性与经济性，为电网调度提供可靠依据。该成果在2010年学术年会上发表，具有重要的理论与应用价值。
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