基于K-means聚类的小波支持向量机配电网短期负荷预测及应用

摘要：

配电主站因量测能力不足制约着潮流计算、负荷转供等应用功能的工程实用化水平.在智能配用电大数据环境下,针对配电网负荷波动性和随机性大的特点,提出K-means聚类和小波—支持向量机相结合的配电网短期负荷预测方法.通过横向聚类分析提取日负荷典型特征曲线,补全历史缺失数据;通过纵向聚类分析对历史相似日归类,挖掘外部环境因素对负荷的影响.采用小波变换将历史数据分解到不同的尺度上,结合聚类结果形成各分支训练样本进行支持向量机预测,各分支预测结果叠加生成最终预测结果.基于配电变压器负荷预测的结果对负荷转供方案进行安全校验,为线路检修计划提供指导.

关键词：聚类、小波分解、支持向量机、短期负荷预测、负荷转供

所属期刊栏目：36

分类号：TM71(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家电网公司科技项目"基于营配调信息贯通下的配电网调度应用管控验证研究"

在线出版日期：2019-05-24（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：64-70