基于影响因素的相似日智能选取方法研究

目前专门针对相似日选取的研究较少,大部分是结合负荷预测或光伏出力进行研究,而且研究时考虑的影响因素单一。针对此问题,首先利用大数据技术挖掘负荷和影响因素间的关系,确立重要程度大的影响因素,然后利用寻优求解计算影响因素的权重,并结合权重分配规则进行权重分配,最后建立相似日选取方案和选取模型,并与其他两种选取方法进行比较。经仿真算例验证,所设计方案可快速准确地选出相似日。     

基于多因素影响的母线负荷预测系统设计及应用

准确的母线负荷预测可为经济调度和节点电价计算提供可靠的保障,为此提出了基于多因素影响的母线负荷预测系统。基于对影响母线负荷预测准确率因素的研究,介绍了系统设计结构和数据库设计内容。预测系统在某地区电网中得到应用,并获得了可靠的预测结果,这表明系统具有易用性、实用性的特点。