| 计及空间关联冗余的节点负荷预测方法 |
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| 引用本文： | 韩学山,王俊雄,孙东磊,李文博,张心怡,韦志清. 计及空间关联冗余的节点负荷预测方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(6): 7-12. DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.530 |
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| 作者姓名： | 韩学山 王俊雄 孙东磊 李文博 张心怡 韦志清 |
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| 作者单位： | 1. 电网智能化调度与控制教育部重点实验室(山东大学), 山东 济南 250061;2. 国网山东省电力公司经济技术研究院, 山东 济南 250021;3. 国网山东省电力公司电力科学研究院, 山东 济南 250003;4. 国网青岛供电公司, 山东 青岛 266002;5. 国网烟台供电公司, 山东 烟台 264001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(51477091);国家重点基础研究发展计划资助项目(973计划)(2013CB228205);国家电网公司科技资助项目(SGSDDK00KJJS1600061) |
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| 摘 要： | 针对现有节点负荷预测方法对节点空间关联信息没有有效利用的问题,提出计及空间关联冗余的带有估计校正特性的节点负荷预测方法。分析量测信息在时间维度和空间维度上的关联关系,以及二者有机结合的空间关联、冗余的特性,给出二者相互校正的预测原理。对状态量和量测值之间的两种空间关联关系进行深入分析,充分寻求在空间关联拓扑上能间接表征状态量特征的多组量测值方程。依据分析结果建立计及空间关联冗余的预测模型,给出以支持向量机为前期预测模型的预测方法,并对预测方法的优点进行分析。试验结果表明:考虑空间关联冗余的节点负荷预测方法相对于支持向量机模型预测误差明显降低,有利于改善预测结果。
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| 关 键 词： | 节点负荷预测 冗余信息 状态估计 空间关联 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2017-09-21 |
Nodal load forecasting method considering spatial correlation and redundancy |
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| HAN Xueshan,WANG Junxiong,SUN Donglei,LI Wenbo,ZHANG Xinyi,WEI Zhiqing. Nodal load forecasting method considering spatial correlation and redundancy[J]. Journal of Shandong University of Technology, 2017, 47(6): 7-12. DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.530 |
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| Authors: | HAN Xueshan WANG Junxiong SUN Donglei LI Wenbo ZHANG Xinyi WEI Zhiqing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | support vector machine redundant information spatial correlation state estimation nodal load forecasting |
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