基于事例推理的电力系统短期负荷预测

• 作者: 屈利 李丽 苑津莎
• 来源期刊: 电力科学与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 事例推理 信息熵 主成分分析 神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 华北电力大学研究生英采文化节专栏
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 4014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0792.2008.02.017

摘要

短期负荷预测对于电力系统安全、稳定、经济地运行有重要意义.将粗糙集信息熵理论和统计学主成分分析方法用在负荷事例属性的约简上,分别针对负荷数据的重要性和相关性进行了有效处理.这样,不仅减少了事例重用过程的训练时间,还有效控制了次要负荷因素对重要因素的干扰;在事例修正过程中,针对非正常日提出一些有效的修正方案.最后,用河北省保定供电公司200～2004年的负荷数据对该方案验证,结果表明,提出的预测方案是有效,可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	屈利	华北电力大学电气与电子工程学院	4	28	4.0	4.0
2	苑津莎	华北电力大学电气与电子工程学院	188	2334	27.0	40.0
3	李丽	华北电力大学电气与电子工程学院	17	104	5.0	9.0