基于负荷分解与聚类融合的短期负荷预测研究

• 作者: 席海阔 常牧涵 张婉明 白明辉 白雪松 苗宏佳
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 用电行为 聚类分析 负荷分解 PSO-BP神经网络 短期负荷预测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 理论与算法
• 页码范围: 53-58
• 页数: 6页
• 分类号: TM711
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.2004367

摘要

随着智能电网的快速发展和建设,用户用电需求响应与负荷预测变得越来越复杂.面向低压配电台区和单一用户用电负荷预测,提出一种基于负荷分解与聚类融合的短期负荷预测方法.首先,通过对用户用电行为进行负荷分解和成分提取,聚类融合出几种不同类别的典型特征负荷曲线集.然后,针对不同类别负荷分别建立PSO-BP神经网络负荷预测模型,将不同类别负荷曲线集作为输入量得出各类负荷预测结果,再利用负荷曲线叠加法重构原始总负荷曲线得到最终预测结果.最后,以某智能配电试验台区的日常负荷数据为研究对象,将基于所提算法的预测结果与未经负荷分解和聚类融合的PSO-BP神经网络算法预测结果进行对比,验证了所提方法的正确性和有效性,对提高短期负荷预测的精度具有一定的工程实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白雪松	国网冀北电力有限公司承德供电公司	4	1	1.0	1.0
2	苗宏佳	国网冀北电力有限公司承德供电公司	3	4	1.0	2.0
3	白明辉	国网冀北电力有限公司承德供电公司	1	0	0.0	0.0
4	张婉明	国网冀北电力有限公司承德供电公司	1	0	0.0	0.0
5	常牧涵	国网冀北电力有限公司承德供电公司	1	0	0.0	0.0
6	席海阔	国网冀北电力有限公司承德供电公司	1	0	0.0	0.0