基于多变量时间序列反演自记忆模型的中长期电力负荷预测

• 作者: 姚建刚 孔维辉 潘雪晴 胡淋波 邹品晶
• 来源期刊: 电力系统及其自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 中长期电力负荷预测 灰色关联分析 主要影响因素 动力方程反演 自记忆模型
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 98-105
• 页数: 8页
• 分类号: TM734
• 字数: 6542字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8930.2017.10.017

摘要

电力负荷预测的复杂性、非线性使传统的中长期预测模型难以获得精确的结果.为了提高中长期电力负荷预测准确度,构建了多变量时间序列反演自记忆模型.该模型使用灰色关联分析选取电力负荷变化主要影响因素,采用主要影响因素对电力负荷自身变化过程进行动力方程反演,并结合自记忆模型,实现对电力负荷数据的拟合与预测.在提高预测精度的同时,使预测结果最大程度地体现历史电力负荷数据的内在变化规律,提高拟合和预测的稳定性.为了验证模型的效果,使用1986—2002年某地区全社会用电量数据作为训练样本,进行拟合分析,并预测2003—2006年全社会用电量.拟合和预测的结果证明了该模型在中长期负荷预测中的有效性和可行性.

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	胡淋波	湖南大学电气与信息工程学院	4	55	4.0	4.0
3	孔维辉	湖南大学电气与信息工程学院	2	32	2.0	2.0
4	邹品晶	湖南大学电气与信息工程学院	3	40	3.0	3.0
5	潘雪晴	湖南大学电气与信息工程学院	2	32	2.0	2.0