提高时间序列气象适应性的短期电力负荷预测算法

• 作者: 何朝阳 张学庄 张颖 朱陶业 李应求
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 负荷预测 时间序列 神经网络 气象敏感因子
• 年，卷（期）: 2006,（23）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 14-19
• 页数: 6页
• 分类号: TM714|TP18
• 字数: 4471字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0258-8013.2006.23.003

摘要

采用时间序列中的自回归求和移动平均算法(ARIMA)对日负荷进行粗预测,获得消除了周期性的受气象因素影响较强的差值序列.结合气象信息,为小规模神经网络构造能反映气象变化的新息序列,为网络提供良好的训练与适应环境,训出对气象非平稳变化敏感的输出因子Y,再用敏感因子对ARIMA算法的预测结果进行修正,从而构建出对气象适应性较强的ARIMA+ Y的预测算法.利用Delphi5.0实现的负荷预测软件对广西负荷区进行预测,多年的运行证明:该算法对广西负荷区气象非平稳变化具有很好的敏感性和适应性,能显著提高气象非平稳变化日的预测准确率,较好地解决了在气象变化影响下用ARIMA算法预测准确率偏低的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李应求		52	608	14.0	24.0
2	张颖		46	373	10.0	18.0
3	张学庄	中南大学信息物理工程学院	23	313	9.0	17.0
4	何朝阳	广西电力有限公司电网调度中心	2	98	1.0	2.0
5	朱陶业	中南大学信息物理工程学院	3	100	2.0	3.0