Hits :

First Author : 金义雄

Date of Publication : 2007-01-01

Journal : 继电器

Affiliation of Author(s) : 数理与信息工程学院

Document Type : 期刊

Volume : 第35卷

Issue : 第14期

Page Number : 54-58,69

ISSN : 1674-3415

Key Words : 负荷预测；气象因素；线性回归；时间序列；灰色模型；神经网络；组合预测

Abstract : 将负荷分解为正常负荷及小水电负荷,进一步将其分别分解为气象负荷和长期趋势负荷分量,建立气象因素和气象负荷的回归关系,并以回归结果对历史负荷数据进行相似搜索,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度.采用多种负荷预测方法以权重优化组合的方式进行负荷组合预测.应用实例证明,所提出的方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,对于负荷总量较小,变动范围较大,受天气因素影响明显且含有山区小水电负荷的地区具有较好的精度.

Translation or Not : no