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摘要:
为分析电力负荷变化特征与气象要素的关系,定量解析气象因子对电力负荷预测的主要贡献,该文以华中电网某地区为研究对象,预报因子选用电力负荷和精细化气象数据,依据逐步回归和BP神经网络模型建立滚动预报模型.通过研究发现:当日负荷除与历史负荷有较好的相关关系外,当日温度与前一日温度对负荷也有较大的影响.气象因子在逐步回归和神经网络预测方法中对负荷预测准确率的提升均有正的贡献,贡献率分别为0.28%~17.87%和0.97%~17.78%.尤其是转折天气条件下,精细化气象因子对短期负荷预测的准确率的提升尤为重要.
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文献信息
篇名 精细化气象因子对短期电力负荷预测的影响研究
来源期刊 华中师范大学学报(自然科学版) 学科 地球科学
关键词 精细化 短期负荷预测 气象贡献率 滚动预测
年,卷(期) 2020,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 792-797
页数 6页 分类号 P427.4+3
字数 语种 中文
DOI 10.19603/j.cnki.1000-1190.2020.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈正洪 129 1958 21.0 41.0
2 任永建 7 20 2.0 4.0
3 程定芳 1 0 0.0 0.0
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期刊影响力
华中师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1000-1190
42-1178/N
大16开
武汉市武昌桂子山
38-39
1955
chi
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5
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