基于体感温度的电力系统负荷分类及负荷预测

• 作者: 谢家安
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 短期负荷预测 体感温度 径向基神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 24-28
• 分类号: TM714
• 字数: 755字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3814.2012.08.006

摘要

针对体感温度与负荷之间的变化关系进行了深入研究,研究表明体感温度在不同范围内变化时将对地区负荷影响表现出截然不同特征.将负荷分为对体感温度敏感和不敏感2种类别,并提出2种负荷预测方法.2种负荷预测方法均以径向基神经网络为基础,并针对不同类型待预测负荷采取差异化样本选取和处理方法,有效提高了该负荷预测模型适用性和负荷预测精度.将该方法运用到某市总负荷预测中,预测结果表明该方法具有较高精度和较好实用性,是一种有效的短期负荷预测新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢家安		14	44	4.0	6.0