数学的实践与认识

2018, v.48(03) 131-143

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考虑气象因素的短期负荷预测模型研究
Study on Short-term Load Forecasting Model Considering Meteorological Factors

朱祥和;

摘要(Abstract):

短期负荷预测是针对未来一天到数天各时段的负荷预测的研究,是电力系统负荷预测工作的一项重要内容.针对传统神经网络预测模型应用于短期负荷预测的缺陷,改进了多角度数据分析和组织策略,选择不同年份相近历史日作为相似日,通过最小二乘支持向量机填补确实数据,利用聚类算法预测相似日的短期负荷;同时通过灰度关联算法,考虑气象因素作用下的短期负荷预测模型.实例证明:通过建立与负荷数据相适应的数学模型,对负荷数据进行分析与预测,通过气象因素修正预测模型,可以获得更精确的负荷数据预测.

关键词(KeyWords): 短期负荷预测;聚类算法;灰色关联;相关系数

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 朱祥和;

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