面向海量用户用电数据的集成负荷预测

• 作者: 何绍文 巨云涛 杜松怀 杨德昌 苏娟 赵肖余
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 智能电表 聚类 居民用户
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 电力市场
• 页码范围: 2923-2929
• 页数: 7页
• 分类号: TM715
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2018.0507

摘要

智能电表的普及为准确把握用户级负荷变化规律提供了数据基础,使从用户级负荷入手的短期负荷预测成为可能.在此背景下,提出了一种计及海量用户数据信息的集成负荷预测方法.考虑居民用户用电模式差异性,首先以用户负荷数据为样本进行聚类,其次分别建立不同用户群的负荷预测模型,最后将各用户群的负荷预测值汇总得到全局预测结果.使用多种经典聚类与预测方法相结合,以最佳聚类数为切入点,探讨了集成预测策略在不同预测时间尺度下对预测精度的提升效果,并通过实际算例证明该策略的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜松怀		94	679	14.0	22.0
2	苏娟		47	339	10.0	16.0
3	杨德昌		17	258	9.0	16.0
4	巨云涛		8	22	2.0	4.0
5	赵肖余		1	0	0.0	0.0
6	何绍文		2	3	1.0	1.0