基于模糊聚类与函数小波核回归的短期负荷预测方法

摘要：

短期负荷预测日益成为智能电网的重要课题.将历史日负荷序列表示成等负荷段组成的子序列集合,基于模式相似性方法,采用模糊聚类与函数型小波核非参数回归(FWKNR)相结合的组合预测算法.FWKNR将预测日负荷表示成历史日相应负荷段的加权平均值,将与参考段更相似的段赋予更高权重,并基于离散小波变换的形状相似性度量,采用N-WE计算权重;由预测日各分段预测快速完成日预测.模糊聚类针对单一用户历史负荷进行典型负荷模式的分类预处理,并识别与预测日有更相似行为模式约减的有效训练样本集合参与模型预测.基于某地区实际负荷数据,实验比较分析验证了组合算法的优越性.

关键词：短期负荷预测、模式相似性方法、模糊聚类、非参数小波核回归、非线性时间序列、智能电网

所属期刊栏目：36

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61571189Project supported by the National Natural Science Foundation of China61571189

在线出版日期：2016-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：134-140,165