基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究

• 作者: 周晖 姜红 王书春 王玮 秦海超
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 日负荷曲线预测 相似日 多时段气象数据 灰色关联理论 波形系数法
• 年，卷（期）: 2005,（23）
• 所属期刊栏目: 电力系统规划、设计与可靠性
• 页码范围: 41-45
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 4394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2005.23.010

摘要

日负荷曲线预测是电力市场运营的基本内容.而短期负荷预测应用中较为成功的人工神经网络方法ANN( artificial neural network),在很大程度上取决于训练样本以及输入变量的合理选取,它关系到算法的收敛性、计算速度以及预测的精度.通过对长春地区日负荷数据与日气象数据的基础分析,提出了选用多时段气象数据以及日类型作为相似日判别要素,并运用灰色关联理论,计算出预测日和诸多历史日的关联度,来确定ANN的训练样本,从而建立起适应性较强的日电量的预测模型.然后由日电量预测的结果,采用96点的波形系数,求出日各点的负荷预报值,经滚动预测检验证明,该方法能较好地满足实际电力系统的负荷预测要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周晖	北京交通大学电气工程学院	65	920	18.0	28.0
2	王玮	北京交通大学电气工程学院	97	1551	19.0	37.0
3	秦海超	北京交通大学电气工程学院	4	111	3.0	4.0
4	王书春	长春供电公司调度所	5	46	4.0	5.0
5	姜红	长春供电公司调度所	1	24	1.0	1.0