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电网技术 2007, 31(19) 60-64 DOI:
ISSN: 1000-3673 CN: 11-2410/TM |
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| 论文 |
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考虑气象因素的相似聚类短期负荷组合预测方法 |
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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 |
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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 |
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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。 |
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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
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A Combinational Short-Term Load Forecasting Method by Use of Similarity Clustering and Considering Weather Factors |
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JIN Yi-xiong1，DUAN Jian-min1，XU Jin2，WEI Gong-cun2，KUAI Sheng-yu2，LI Hong-zhong3，WANG Cheng-min3 |
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1．Department of Electrical Engineering，Shanghai University of Electric Power，Yangpu District，Shanghai 200090，China；2．Lu’an Electric Power Company，Lu’an 237000，Anhui Province，China；3．Department of Electrical Engineering，Shanghai Jiaotong University，Xuhui District，Shanghai 200030，China |
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Abstract:
A similar search method for historical data, in which the sum of weather-connected load and long-term load are taken as clustering center, is proposed. This method can improve the similarity between the forecasting samples and the forecasted daily load, thus both confidence level and accuracy of forecasted results can be enhanced. By means of optimal combination of weights, the combinational load forecasting is conducted by various load forecasting methods. Application cases prove that the proposed method can incarnate the characteristics of different types of loads with different meteorological sensitivities in different regions, so this method possesses good adaptability and can provide better load forecasting accuracy for the regions where the total amounts of loads are not too big but vary in wide range and are easy impacted by whether factors. |
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Keywords:
load forecasting
weather factors
linear regression
time series
grey model
neural network
combinational forecast
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收稿日期 1900-01-01 修回日期 1900-01-01 网络版发布日期 |
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DOI: |
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基金项目:
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通讯作者: |
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作者简介: |
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作者Email: |
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| 参考文献： |
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