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基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究
引用本文:周晖,王玮,秦海超,王书春,姜红.基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究[J].电力系统保护与控制,2005,33(23).
作者姓名:周晖  王玮  秦海超  王书春  姜红
摘    要:日负荷曲线预测是电力市场运营的基本内容.而短期负荷预测应用中较为成功的人工神经网络方法ANN( artificial neural network),在很大程度上取决于训练样本以及输入变量的合理选取,它关系到算法的收敛性、计算速度以及预测的精度.通过对长春地区日负荷数据与日气象数据的基础分析,提出了选用多时段气象数据以及日类型作为相似日判别要素,并运用灰色关联理论,计算出预测日和诸多历史日的关联度,来确定ANN的训练样本,从而建立起适应性较强的日电量的预测模型.然后由日电量预测的结果,采用96点的波形系数,求出日各点的负荷预报值,经滚动预测检验证明,该方法能较好地满足实际电力系统的负荷预测要求.

关 键 词:日负荷曲线预测  相似日  多时段气象数据  灰色关联理论  波形系数法

Study of next-day load curve prediction based on similar days determined by daily multi-intervals meteorological data
ZHOU Hui,WANG Wei,QIN Hai-chao,WANG Shu-chun,JIANG Hong.Study of next-day load curve prediction based on similar days determined by daily multi-intervals meteorological data[J].Power System Protection and Control,2005,33(23).
Authors:ZHOU Hui  WANG Wei  QIN Hai-chao  WANG Shu-chun  JIANG Hong
Abstract:
Keywords:
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