考虑气象因素的短期负荷预测模型研究

摘要：

短期负荷预测是针对未来一天到数天各时段的负荷预测的研究,是电力系统负荷预测工作的一项重要内容.针对传统神经网络预测模型应用于短期负荷预测的缺陷,改进了多角度数据分析和组织策略,选择不同年份相近历史日作为相似日,通过最小二乘支持向量机填补确实数据,利用聚类算法预测相似日的短期负荷;同时通过灰度关联算法,考虑气象因素作用下的短期负荷预测模型.实例证明:通过建立与负荷数据相适应的数学模型,对负荷数据进行分析与预测,通过气象因素修正预测模型,可以获得更精确的负荷数据预测.

关键词：短期负荷预测、聚类算法、灰色关联、相关系数

所属期刊栏目：48

在线出版日期：2018-04-08（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：131-143