基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测

摘要：

为同时提高超短期负荷预测的实时性和准确性,应对现代电力系统对实时负荷预测的更高要求,提出一种基于改进数据流在线分割的超短期负荷预测方法.该方法根据负荷发展的时间趋势,利用数据流实时处理技术进行超短期预测,然后结合蕴含天气因素和负荷周期特性作用的短期负荷预测结果,对分割点的实时预测结果进行修正;其快速分段预测能力,避免了重复建模,提高了预测速度;对分割点的实时修正处理有效地增加了历史信息利用率,降低了分割点误差,使预测精度稳定在一个较高的水平.采用实际负荷数据检验该预测模型的有效性,结果表明,基于该模型的预测精度和速度均优于几种常规超短期预测算法,同时降低了拐点预测误差,在天气突变时也具有稳定的适应性.

关键词：超短期负荷预测、数据流在线分割、负荷增量预测、分割点修正

所属期刊栏目：38

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：本文的研究得到了输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室自主研究项目2007DA10512712205的资助,谨致谢意

在线出版日期：2014-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2014-2020