运用聚类算法预测地区电网典型日负荷曲线

• 作者: 李翔 顾洁
• 来源期刊: 电力与能源
• 学科: 工学
• 关键词: 地区电网 负荷预测 负荷特性 数据挖掘 聚类分析 典型日负荷曲线
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电力技术
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TM714
• 字数: 3270字
• 语种: 中文

摘要

日负荷曲线预测是制定日调度计划等工作的基础,典型日负荷曲线的预测对电网规划设计具有重要的参考价值,其预测的准确性直接影响到电网建设和运行的经济效益.通过对历史数据的预处理、初始聚类中心的设置以及最优聚类数目的确定,建立典型日负荷曲线的聚类预测模型.基于历史数据的聚类结果以及待预测日的温度、降水量、湿度等相关参数,得出典型日负荷曲线预测结果.将该模型应用于上海电网典型日负荷曲线预测,显示聚类算法能够全面地考虑相关的因素,得到较为准确的预测结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾洁	上海交通大学电气工程系	127	2133	26.0	43.0
2	李翔		2	31	1.0	2.0