基于改进主成分分析的短期负荷预测方法MODIFIED PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS BASED SHORT-TERM LOAD FORECASTING
程其云,王有元,陈伟根
摘要(Abstract)：
由各时点负荷分量组成的负荷时间序列中,各数据点间具有一定的相关性和差异性,在进行短期负荷预测时模型一般无法兼顾数据的共性和差异性。作者采用一种改进的主成分分析法,在不损失负荷原始数据主要信息的前提下提取负荷数据的主成分,有效地减少了预测模型的输入量。同时,针对电力系统短期负荷受温度影响较大的特点,将温度因素引入BP神经网络进行短期负荷预测,实例分析验证了该方法的有效性。
关键词(KeyWords)： 主成分分析;神经网络;短期负荷预测;电力系统
基金项目(Foundation):
作者(Author): 程其云,王有元,陈伟根
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DOI:
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