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火电机组超短期负荷预测
火电机组超短期负荷预测
作者:
刘鑫屏
张然然
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
火电机组
短期负荷预测
小波变换
ARIMA建模
预测精度
信号分解
拟合预测
摘要:
随着用电结构转变和可再生能源规模化并网导致的电网随机性扰动增加,电网侧需要加强对火电机组等可控可调性发电电源的统筹调度,降低其短期不可控性带来的风险.本文提出小波变换与自回归积分滑动平均(ARIMA)模型相结合的综合法用于火电机组负荷预测.该方法针对火电机组负荷信号的特点,先通过小波变换将历史负荷信号分解为规律性较好的概况信号和随机性较强的细节信号,分别建立ARIMA模型并进行拟合预测,最后加权求和得到最终预测值.利用该方法对某机组正常和异常工况下的负荷运行数据进行预测仿真,仿真结果表明本文方法预测精度明显优于ARIMA方法.
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文献信息
篇名
火电机组超短期负荷预测
来源期刊
热力发电
学科
工学
关键词
火电机组
短期负荷预测
小波变换
ARIMA建模
预测精度
信号分解
拟合预测
年,卷(期)
2018,(7)
所属期刊栏目
发电技术论坛
研究方向
页码范围
52-57
页数
6页
分类号
TP272
字数
3153字
语种
中文
DOI
10.19666/j.rlfd.201710116
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘鑫屏
华北电力大学控制与计算机工程学院
60
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14.0
27.0
2
张然然
华北电力大学控制与计算机工程学院
1
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短期负荷预测
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拟合预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
热力发电
主办单位:
西安热工研究院有限公司
中国电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-3364
CN:
61-1111/TM
开本:
大16开
出版地:
陕西西安兴庆路136号
邮发代号:
52-103
创刊时间:
1972
语种:
chi
出版文献量(篇)
6331
总下载数(次)
8
总被引数(次)
39999
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