首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

短期负荷预测的综合模型
引用本文:程旭,康重庆,夏清,沈瑜. 短期负荷预测的综合模型[J]. 电力系统自动化, 2000, 24(9): 42-44
作者姓名:程旭  康重庆  夏清  沈瑜
作者单位:清华大学电机系!北京100084
摘    要:进行实际短期负荷预测时,对某个固定的地区,用不同预测方法可能得到不同的预测结果。文中基于对这些不同的预测结果的分析,提出了以得到一个唯一的综合预测曲线为目标的优化模型。根据模式识别的基本原理,这个新型以待预测民历史日绵最佳匹配为原则,通过虚拟预测结果与实际负荷曲线数据的误差平方和的最小化,可以得到综合模型中各种单一预测结果所占的权重值大小。实际算例研究表明,综合模型的预测结果优于各种单一方法的预测

关 键 词:短期负荷预测 模式识别 综合模型 电力系统
收稿时间:1900-01-01
修稿时间:1900-01-01

INTEGRATED MODEL OF SHORT TERM LOAD FORECASTING
Cheng Xu,Kang Chongqing. Xia Qing,Shen Yu. INTEGRATED MODEL OF SHORT TERM LOAD FORECASTING[J]. Automation of Electric Power Systems, 2000, 24(9): 42-44
Authors:Cheng Xu  Kang Chongqing. Xia Qing  Shen Yu
Affiliation:Tsinghua University. Beliing 100084. China
Abstract:For a given electric power utility. various forecasting results can be obtained by using different models. Based onthe analysis of these various results. the paper presents an optimization model so that a unique integrated forecasting loadcurve can be got. According to the basic principles of pattern recognition. the new model concentrates on the optimal matchbetween the different correlated factors of future and past days. By minimizing the weighted matching error of the hourlyload, the optimal weight value is identified. Comparison of forecasting results obtained by the integrated model and linearregression method shows the efficiency of the proposed method.
Keywords:short term load forecasting  pattern recognition  cluster analysis  integrated model
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《电力系统自动化》浏览原始摘要信息
点击此处可从《电力系统自动化》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号