融合日期类型的改进线性回归短期负荷预测模型

• 作者: 彭虹桥 时亚军 朱玥 王凌谊 王志敏 钱纹 顾洁
• 来源期刊: 广东电力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 线性回归模型 日期类型 气象因素 K-means聚类
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 电网运行与控制
• 页码范围: 43-50
• 页数: 8页
• 分类号: TM715+.1
• 字数: 7304字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2019.005.006

摘要

为了提高短期电力负荷预测精度,综合分析气象、经济、节假日等影响因素,以K-means聚类方法定义节假日变量,并考虑日期类型与气象因素的交叉效应,提出融合日期类型与气象因素的多元线性回归短期负荷预测模型.该模型弥补了广义线性模型无法体现节假日因素影响的缺点,在一定程度上提高了预测精度.利用西南某省2013—2016年实际电力负荷数据对模型进行检验,结果表明:该模型通过对历史数据的深度挖掘以及对日期信息的合理利用,提高了短期负荷预测精度,拓展了多元线性回归模型在短期负荷预测中的适应性.