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2007, No.264(19) 60-64+82

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考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法
A Combinational Short-Term Load Forecasting Method by Use of Similarity Clustering and Considering Weather Factors

金义雄;段建民;徐进;卫功存;蒯圣宇;李宏仲;王承民;

摘要(Abstract):

提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法,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。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测,应用实例证明该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,因而具有广泛的自适应性,对于负荷总量较小、变动范围较大且受天气因素影响明显的地区具有较好的预测精度。

关键词(KeyWords): 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:

Keywords:

基金项目(Foundation): 上海市教委科研项目(07ZZ145);; 上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金;; 上海市重点学科(P1301);; 上海市科委重点项目(061612040)

作者(Author): 金义雄;段建民;徐进;卫功存;蒯圣宇;李宏仲;王承民;

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参考文献(References):

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