基于多核模糊C均值聚类的配电网短期负荷预测

精准、高效的短期负荷预测是电力系统运行与调度的基础,负荷-气象因素的强耦合关系使得负荷预测过程中必须考虑气象因素。首先从影响电力负荷波动的气象因素出发,分析负荷样本数据的气象因素相关性,通过构造多核模糊C均值聚类函数实现负荷、气象数据的低维非线性至高维线性空间映射,完成基于负荷影响因素的聚类划分,获得强相关气象因素。接着,在传统LSTM(长短期记忆)神经网络中引入反馈环节,融合前向和反向计算机制消除LSTM训练过程的累计误差,构建基于深度学习的多层堆叠模式并应用于负荷预测中。然后,以历史负荷数据的聚类结果为训练样本,深度挖掘负荷-气象因素的耦合特征,从而提高负荷预测精度。最后,通过实际运行数据验证提出方法的合理性和准确性。