基于改进回归法的电力负荷预测

摘要：

提出了一种基于改进回归法的电力负荷预测方法,在对历史数据进行分析和参数估计的基础上,先用岭回归法剔除奇异值,再用主成分回归法提取影响负荷的主要因素,得出模型的解析形式.针对实际系统的应用验证了该方法不仅适用于短期负荷预测,也适用于超短期负荷预测.此外建立了一些特定因素的模糊函数,在超短期负荷预测过程中采用了聚类分析法提取负荷相似日.通过不同的简化,该方法可蜕化为传统的Kalman预测、相似日预测和神经网络预测,是一种比较全面的负荷预测方法,可得出高精度的预测结果.

关键词：负荷预测、岭回归、主成分回归、聚类分析、电力系统

所属期刊栏目：30

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2006-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：99-104