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基于支持向量机的某地区电网短期电力负荷预测 总被引:1,自引:0,他引:1
摘要: 负荷预测是电力系统安全经济运行的前提。随着电力系统的市场化和能源互联网的研究与发展,高质量的负荷预测显得愈发重要。分析了影响负荷预测的因素,对数据进行收集及挖掘,采用了基于支持向量机负荷预测算法对区域负荷进行短期预测,并进一步开展了针对城区的精细化负荷预测研究。结合某地区案例,对该算法进行验证,结果表明,该算法预测结果优越,相对误差率较小。 相似文献
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准确识别变电站检测系统获取的负荷异常信息是保证主站调度命令正确实施的基础和前提。针对变电站监控系统获取的负荷极易受天气异常、用电突变、电动汽车充电、分布式新能源接入等环境和噪声因素影响,造成监控系统获取到的负荷异常突变时有发生,为了保证变电站监控系统采集正确负荷信息,采用极端学习机方法辨识负荷异常信息。通过对变电站监控系统历史数据分析,结合主站调度端时序数据,基于极端学习方法,提升了变电站监控负荷信息的正确性。仿真分析和实测结果显示,所提方法具有较高的辨识准确度,能够应用至实际中。 相似文献
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