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期刊文章详细信息

考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法  ( EI收录)  

A Combinational Short-Term Load Forecasting Method by Use of Similarity Clustering and Considering Weather Factors

  

文献类型:期刊文章

作  者:金义雄[1] 段建民[1] 徐进[2] 卫功存[2] 蒯圣宇[2] 李宏仲[3] 王承民[3]

机构地区:[1]上海电力学院电气工程与自动化系,上海市杨浦区200090 [2]六安电力局,安徽省六安市237000 [3]上海交通大学电气工程系,上海市徐汇区200030

出  处:《电网技术》

基  金:上海市教委科研项目(07ZZ145);上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金;上海市重点学科(P1301);上海市科委重点项目(061612040)

年  份:2007

卷  号:31

期  号:19

起止页码:60-64

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:提出以气象负荷和长期趋势负荷之和为聚类中心对历史负荷数据进行相似搜索的方法,该方法可提高预测样本同被预测日负荷的相似度,从而增加预测结果的可信度和精确度。以权重优化组合的方式采用多种负荷预测方法进行组合负荷预测,应用实例证明该方法可体现不同地区、不同类型、不同气象敏感度的负荷特性,因而具有广泛的自适应性,对于负荷总量较小、变动范围较大且受天气因素影响明显的地区具有较好的预测精度。

关 键 词:负荷预测 气象因素 线性回归  时间序列 灰色模型  神经网络 组合预测

分 类 号:TM715]

参考文献:

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二级参考文献:

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耦合文献:

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引证文献:

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二级引证文献:

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同被引文献:

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