改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

• 作者: 唐国庆 宋燕敏 曹荣章 杨争林
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 超短期负荷预测 聚类分析 负荷趋势 固定分类 动态分类 实时调度
• 年，卷（期）: 2005,（24）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 83-86,97
• 页数: 5页
• 分类号: TM715|TM734
• 字数: 5858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-1026.2005.24.016

摘要

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测,效果更为明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐国庆	东南大学电气工程系	154	6093	43.0	73.0