基于波动类型精细划分与聚类的短期负荷预测

摘要：

为减少短期负荷预测中负荷波动特性对负荷整体运行趋势的影响,提出一种面向波动类型精细划分与聚类的短期负荷组合预测方法.首先,引入k-means++将全年负荷按日特性聚类,并将聚类后的日负荷划分为负荷典型时段.其次,根据雨流计数法思想对负荷典型时段中的波动进行划分并结合模糊c-均值聚类算法(fuzzy c-means,FCM)以负荷波动特性为依据对负荷波动进行聚类.进一步,考虑到关键变量与负荷波动过程的关联关系,利用快速过滤特征选择算法(fast correlation-based filter,FCBF)将各负荷波动下对应的相关因素特征进行筛选.最后,建立以日负荷波动与负荷重构最优特征集为输入、以负荷功率为输出的短期负荷组合预测模型.实际算例表明,所提出的短期负荷组合预测方法能够显著提升短期负荷预测的精度.

关键词：短期负荷预测、负荷波动聚类、快速过滤特征选择、组合预测

所属期刊栏目：47

分类号：TM715(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司总部科技项目5108-202155037A-0-0-00

在线出版日期：2023-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：998-1009,中插19-中插22