电力日负荷数据主成分分析与计算

• 作者: 刘利平 李振东 潘文武 王政 马洪波
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电力 负荷数据 主成分分析
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 46-48
• 页数: 3页
• 分类号: TM715
• 字数: 1849字
• 语种: 中文

摘要

为实现电力的准确性负荷预测,保证电力系统安全性和经济性,避免短期负荷精度存在误差,提出一种主成分分析方法.结合多元统计的主成分分析,依据主成分的实际贡献率,做好线性无关输入变量的提取工作,进而将变量维数逐渐压缩.结合递推合成BP网络实现数据预测,在电力短期负荷预测过程中,会将模型预测精度提高.电力日负荷数据主成分分析和计算仿真结果表明,这一简化模型在日负荷数据预测过程中速度较快,同时也有着较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘利平		4	4	1.0	2.0
2	马洪波		9	14	2.0	3.0
3	王政		6	4	1.0	2.0
4	李振东		1	1	1.0	1.0
5	潘文武		1	1	1.0	1.0