含有山区小水电负荷的气象回归短期负荷预测技术

• 作者: 储召云 徐斌 曾令国 李宏仲 杨俊强 段建民 王承民 甄执根 金义雄
• 来源期刊: 继电器
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 气象因素 线性回归 时间序列 灰色模型 神经网络 组合预测
• 年，卷（期）: 2007,（14）
• 所属期刊栏目: 负荷预测
• 页码范围: 54-58,69
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 3972字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2007.14.013

摘要

将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度.采用多种负荷预测方法以权重优化组合的方式进行负荷组合预测.应用实例证明,所提出的方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,对于负荷总量较小,变动范围较大,受天气因素影响明显且含有山区小水电负荷的地区具有较好的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王承民	上海交通大学电气工程系	185	1867	22.0	35.0
2	金义雄	上海电力学院电自学院	18	141	6.0	11.0
3	李宏仲	上海交通大学电气工程系	9	297	8.0	9.0
4	曾令国		17	63	4.0	7.0
5	徐斌		2	33	2.0	2.0
6	段建民	上海电力学院电自学院	4	74	4.0	4.0
7	杨俊强		1	22	1.0	1.0
8	甄执根		1	22	1.0	1.0
9	储召云		1	22	1.0	1.0