基于解耦机制的短期母线负荷预测方法

• 作者: 刘思捷 姚建刚 孙谦 李嘉龙 林英明 王一
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 短期母线负荷预测 解耦机制 AFS聚类算法 预测策略 相似日
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 18-25
• 页数: 8页
• 分类号: TM714
• 字数: 7263字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2013.12.004

摘要

准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出了一种基于解耦机制的预测方法.首先研究划分样本集最优簇结构的AFS (AP,FCM,Silhouette)聚类算法.利用AP聚类(affinity propagation clustering)计算样本集聚类数的搜索区间;从大到小排列各样本点的密度指标,得到初始化矩阵;通过Silhouette指标进行有效性检验,获取最优聚类结果.将预测过程分为负荷水平预测和标幺曲线预测两部分,并制定适应其各自特点的预测策略.采用改进的灰色关联分析计算各日特征相关因素关联负荷水平的权值,并将该权值赋予相似选择的目标函数,由最小二乘支持向量机训练相似集进而做出预测;划分标幺曲线样本集的最优簇结构,利用逐步判别分析建立的Bayes判别函数将目标日归类,并根据相似度加权平均该类历史标幺曲线.实例分析验证了该预测机制及模型的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚建刚	湖南大学电气与信息工程学院	221	4287	36.0	52.0
2	林英明		9	50	5.0	7.0
3	孙谦		5	38	4.0	5.0
4	李嘉龙		14	211	8.0	14.0
5	王一		13	183	8.0	13.0
6	刘思捷		15	176	8.0	13.0