| 基于相似性识别的短期负荷动态预测方法 |
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| 引用本文： | 陈杰尧,黄炜斌,马光文,陈仕军,谢荻雅. 基于相似性识别的短期负荷动态预测方法[J]. 电网与清洁能源, 2020, 36(4): 1-7 |
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| 作者姓名： | 陈杰尧 黄炜斌 马光文 陈仕军 谢荻雅 |
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| 作者单位： | 1. 四川大学 水利水电学院；2. 四川大学 水力学与山区河流开发保护国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 基金项目：国家重点研发计划项目（2016YFC0402205） |
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| 摘 要： | 统调日负荷的精确预测对电力充裕性保障、电力系统规划有重要指导作用。相似性识别是数据挖掘技术的重要部分，基于相似性识别原理，提出一种短期负荷预测的新方法。首先对原始数据进行属性和重复记录清洗，清洗后得到实验数据；其次在考虑数据大小相似性的同时，引入了数据趋势相似性度量。基于2种度量从历史序列中识别出与查询序列信息高度重合的序列，建立备选相似序列集；考虑时间间隔与季节因素，从备选相似序列集中选取历史最相似序列，最终实现日负荷预测；随着新信息的进入，实现高峰负荷动态预测。利用该方法对重庆统调日负荷进行模拟预测，并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比，证明了所提方法的可行性与有效性。
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| 关 键 词： | 短期负荷预测；动态预测；相似性识别；数据趋势相似；数据清洗 |
A Short-Term Load Dynamic Prediction Method Based on Similarity Recognition |
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| CHEN Jieyao,HUANG Weibin,MA Guangwen,CHEN Shijun,XIE Diya. A Short-Term Load Dynamic Prediction Method Based on Similarity Recognition[J]. Power system and clean energy, 2020, 36(4): 1-7 |
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| Authors: | CHEN Jieyao HUANG Weibin MA Guangwen CHEN Shijun XIE Diya |
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