基于密度估计的异常电力负荷数据辨识与修正

摘要：

SCADA系统数据库中一般会有一些异常的电力负荷数据,直接用其来进行短期负荷预测将影响预测结果的准确性,因此有必要对这些异常数据进行辨识和修正.文中同时考虑负荷的横向连续性和纵向连续性,先把负荷数据按照日期排列成二维数据集,然后采用基于密度的方法,在两个维度中对异常数据进行辨识与修正,最后通过实例分析验证了该方法的有效性.

关键词：电力负荷、异常数据、短期预测、密度估计、数据辨识、数据修正

所属期刊栏目：40

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：高等学校博士学科点专项科研基金资助项目200805610020;广东电网公司科技项目

在线出版日期：2012-06-26（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：124-129