基于用电模式聚类的层级电力时序预测方法

• 作者: 沈泉江 郑作梁 郭乃网
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 电力需求预测 时序预测 聚类分析 层级结构
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 73-78
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2020.11.013

摘要

电力需求预测是城市发展和能源供应中十分重要的问题.虽然可以根据地理上的层级将其形式化为具有聚集约束的分层时间序列预测问题,但在传统的方法中,在确保聚合一致性的过程中往往会产生预测精度的损失.针对该问题,提出一种新型的基于聚类的分层电力时序预测方法.抛弃了过去直接对地理层级结构进行处理的做法,取而代之地通过聚类分析来深入探究电力消费模式,从而建立一个全新的,基于消费模式的时序层级结构.在此基础之上提出一种新的层级预测方法,大大改进了电力需求预测的效果.在真实数据场景下,大量实验证明了该方法性能显著优于传统方法,取得了最佳的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭乃网		2	0	0.0	0.0
2	沈泉江		1	0	0.0	0.0
3	郑作梁		1	0	0.0	0.0