基于大数据和多因素组合分析的单元制配电网精细化负荷预测

• 作者: 李富鹏 沈秋英 王承民 王森 谢宁
• 来源期刊: 智慧电力
• 学科: 工学
• 关键词: 电力大数据 网格划分 单元制 负荷预测
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 单元制规划技术
• 页码范围: 55-62
• 页数: 8页
• 分类号: TM715
• 字数: 6895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7598.2020.01.009

摘要

为了实现配电网侧差异性规划和精益化管理需求,对单元制配电网展开精细化负荷预测已经成为新的发展趋势.首先利用改进K-means方法,根据历史负荷数据,对区域内的负荷进行分类,并匹配到单元制配网的实际负荷类型;然后结合负荷密度、用户数量、天气状况、国民经济等因素,应用回归方法归纳出各类型负荷的典型单位曲线,实现各类负荷的单独预测;最后考虑节假日和用电习惯等主客观因素对预测结果进行校正,叠加各类负荷实现单元制配网总负荷的预测.算例表明,基于大数据和多因素的单元制配网精细化负荷预测方法不仅能够提升配网负荷的预测精度,还能依据负荷类型划分结果指导配网规划和扩建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王承民	上海交通大学电子信息与电气工程学院	185	1867	22.0	35.0
2	谢宁	上海交通大学电子信息与电气工程学院	52	247	9.0	12.0
3	王森	上海交通大学电子信息与电气工程学院	8	23	3.0	4.0
4	李富鹏		1	1	1.0	1.0
5	沈秋英		1	1	1.0	1.0