基于样本扩展和特征标记的节假日短期负荷预测

• 作者: 刘思捷 张乔榆 易江文 杨杉 苏炳洪 蔡秋娜 闫斌杰
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 节假日短期负荷预测 样本扩展 特征标记 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 电网运行与控制
• 页码范围: 67-74
• 页数: 8页
• 分类号: TM715.1
• 字数: 5766字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2019.007.010

摘要

针对目前节假日负荷预测中有效样本缺乏的问题,基于休息日与节假日负荷特性的相似性分析,提出一种扩展样本策略,以丰富基础样本数据量;探讨了对负荷样本节假日特征属性的标记方式,并构建了一种有效的相关因素矢量;最后结合支持向量机(support vector machine,SVM)算法,对节假日负荷进行预测,以提高其预测结果的精度.算例结果表明,与传统方法相比,所提方法能够有效提高负荷预测精度,可推广应用于实践中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘思捷	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	15	176	8.0	13.0
2	蔡秋娜	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	13	42	5.0	6.0
3	闫斌杰	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	7	9	2.0	3.0
4	张乔榆	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	7	2	1.0	1.0
5	苏炳洪	广东电网有限责任公司电力调度控制中心	3	1	1.0	1.0
6	易江文		2	2	1.0	1.0
7	杨杉		1	0	0.0	0.0