基于相似日聚类与支持向量机的迎峰度夏期间负荷预测方法

• 作者: 包丹 张娜 张明理 杨方圆 邓鑫阳
• 来源期刊: 东北电力技术
• 学科: 经济
• 关键词: 电力系统 聚类算法 支持向量机 相似日 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 试验研究
• 页码范围: 49-52
• 页数: 4页
• 分类号: F426.61
• 字数: 2630字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-7913.2018.10.015

摘要

日负荷曲线是电力公司调度部门制订调度计划的依据.提出一种基于相似日聚类与支持向量机的迎峰度夏期间日负荷曲线预测方法,运用气象数据聚类筛选出预测日的相似日,对预测日整点时刻负荷进行支持向量机预测.该算法充分利用支持向量机预测精度高和聚类算法训练速度快的优点,将该算法应用于辽宁电网迎峰度夏期间的日负荷曲线预测,结果表明该方法不仅训练速度快,而且具有较高的预测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张明理	国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院	38	122	7.0	9.0
2	杨方圆	国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院	7	20	2.0	4.0
3	张娜	国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院	11	46	3.0	6.0
4	包丹	国家电网公司东北分部	3	1	1.0	1.0
5	邓鑫阳	国家电网公司东北分部	1	1	1.0	1.0