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第一作者 ： 金义雄

发表时间 ： 2007-01-01

发表刊物 ： 继电器

所属单位 ： 数理与信息工程学院

文献类型 ： 期刊

卷号 ： 第35卷

期号 ： 第14期

页面范围 ： 54-58,69

ISSN ： 1674-3415

关键字 ： 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

摘要 ： 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.

是否译文 ： 否