短期负荷预测的样本动态组织方法

• 作者: 周文华 程松 赵登福 郭志红
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 负荷预测 样本动态组织 模糊 特征曲线
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 95-100
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.2009.04.022

摘要

针对训练样本与负荷预测模型的构建及预测精度之间的强相关性,在对负荷变化规律深入研究的基础上,提出了样本动态组织理论与方法.根据负荷变化的横向与纵向特征、日期、季节特征和气象特征构建时间分类树和样本映射表,并通过对气象数据的模糊化处理进行样本初选,进而利用自组织网络(SOFM)的改进方法提取负荷水平变化趋势的特征曲线,以实现样本的动态精选.多种模型的预测结果表明,采用的由粗到精逐步细化,多层面、多角度的样本过滤机制,为预测日负荷建模提供了更加优质的历史样本,很好地抑制了不良样本对预测建模可能带来的各种干扰,有效提高了电力系统短期负荷预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵登福	西安交通大学电气工程学院	37	1399	17.0	37.0
2	周文华		6	11	2.0	3.0
3	郭志红		4	65	3.0	4.0
4	程松	西安交通大学电气工程学院	3	71	3.0	3.0