改进的基于聚类分析的超短期负荷预测方法

被引：24

作者：

杨争林 ^{[1
]}

唐国庆 ^{[1
]}

宋燕敏 ^{[1
]}

曹荣章 ^{[2
]}

机构：

[1] 东南大学电气工程系

[2] 国电自动化研究院／南瑞集团公司

来源：

电力系统自动化 | 2005年 / 24期

关键词：

超短期负荷预测; 聚类分析; 负荷趋势; 固定分类; 动态分类; 实时调度;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM715 [电力系统规划];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

分析了当前超短期负荷预测中存在的主要问题;在对大量历史负荷观测的基础上,提出并应用聚类分析理论进行负荷变化趋势分析;通过分析,在固定分类预测算法的基础上,提出了动态分类预测算法,该方法能够根据预测目标自动调整预测样本;大量的模拟测试表明,改进后的预测方法能够在无需频繁维护样本的情况下,大幅提高超短期负荷预测精度,尤其是对节假日负荷预测, 效果更为明显。

引用

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页数：5