文献类型：期刊文章

作　　者：肖白[1] 赵晓宁[1] 姜卓[2] 施永刚[3] 焦明曦[4] 王徭[4]

XIAO Bai;ZHAO Xiaoning;JIANG Zhuo;SHI Yonggang;JIAO Mingxi;WANG Yao(School of Electrical Engineering,Northeast Electric Power University,Jilin 132012,Jilin Province,China;School of Computer Science and Technology,Beihua University,Jilin 132021,Jilin Province,China;Tonghua Power Supply Company,State Grid Jilin Electric Power Company Co.,Ltd.,Tonghua 134001,Jilin Province,China;Changchun Power Supply Company,State Grid Jilin Electric Power Company Co.,Ltd.,Changchun 130021,Jilin Province,China)

机构地区：[1]东北电力大学电气工程学院,吉林省吉林市132012 [2]北华大学计算机科学技术学院,吉林省吉林市132021 [3]国网吉林省电力有限公司通化供电公司,吉林省通化市134001 [4]国网吉林省电力有限公司长春供电公司,吉林省长春市130021

出　　处：《电网技术》

基　　金：国家自然科学基金项目(51177009);吉林省产业创新专项基金项目(2019C058-7);吉林省教育厅科技项目(JJKH20180442KJ)。

年　　份：2021

卷　　号：45

期　　号：1

起止页码：251-258

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2021_2022、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：若直接使用实测负荷数据最大值进行空间负荷预测,则元胞负荷中的异常数据会导致预测结果精度降低,考虑到通过确定并利用元胞负荷合理最大值可以明显改善预测精度,提出一种基于模糊信息粒化与支持向量机的空间负荷预测方法。首先构建电力地理信息系统,并在其中生成2类元胞。其次按照时间尺度的长短区分Ⅰ类元胞负荷颗粒度的粗细,通过划分模糊粒化窗口,建立合理的模糊集对Ⅰ类元胞细颗粒度下的历史负荷数据进行模糊信息粒化,进而确定出Ⅰ类元胞粗颗粒度下的历史负荷的合理最大值。然后采用支持向量机模型,对粗颗粒度下的Ⅰ类元胞负荷进行预测。最后确定Ⅰ类元胞负荷密度均衡系数,求取分类负荷密度指标,结合用地信息求得各Ⅱ类元胞负荷预测值,从而实现对空间电力负荷预测结果的网格化。工程实例表明了该方法的实用性和有效性。

关 键 词：空间负荷预测 地理信息系统 模糊信息粒化  支持向量机 网格化

分 类 号：TM721]