| 基于多时段气象数据判断相似日的日负荷曲线预测研究 |
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| 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) |
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| 作者姓名： | 周晖 王玮 秦海超 王书春 姜红 |
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| 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.
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| 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 |
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| 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) |
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| Authors: | ZHOU Hui WANG Wei QIN Hai-chao WANG Shu-chun JIANG Hong |
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