考虑多重影响因素的负荷同时系数预测方法

• 作者: 吉旺威 纪巍 谢庆 陶珺函 高亚静
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷同时系数 影响因素 K-means聚类 径向基函数神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（z1）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 85-91
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 字数: 4603字
• 语种: 中文

摘要

负荷同时系数的选取是合理开展电力系统负荷预测工作的基础.目前,实际工程中的小区同时系数的选取缺乏理论依据,选取结果不能合理匹配小区的实际用电需求.针对该类问题,该文提出一种考虑多重影响因素的负荷同时系数预测方法.通过分析负荷同时系数的主要影响因素,构建同时系数影响因素指标体系.基于模糊K均值(K-means)聚类算法和径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络相结合的方法,对样本集进行聚类分析,根据聚类结果预测样本的负荷同时系数.该方法可以大大提高样本的预测精度.对城市小区配电网规划具有指导意义.