基于客户个性化分群的负荷预测方法

• 作者: 陈勇成
• 来源期刊: 广西电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力负荷预测 客户分群 聚类算法 时序预测算法
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 学术应用研究
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TM715
• 字数: 3310字
• 语种: 中文

摘要

为了提高负荷预测精度,提出一种基于客户个性化分群的负荷预测方法.该方法基于需求侧客户个性化的负载特征,通过聚类算法对行业客户进行分群,然后分别利用不同的时序预测算法对分群后的客户进行负荷建模与预测,最后将各种预测算法得到负荷预测结果进行加权求和,得出最终的负荷预测结果.算例结果表明,该方法的预测精度比单一算法的预测精度高,将该方法预测结果与主站原始负荷数据对比,二者误差在可接受的范围内.该方法适应不同行业、不同类别客户的用电需求预测,能够提高负荷预测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈勇成	广西大学电气工程学院	4	6	1.0	2.0