發(fā)布時間：2019-01-14 11:32

【摘要】：針對嚴(yán)重的霧霾天氣對電網(wǎng)負(fù)荷預(yù)測造成的挑戰(zhàn),該文在現(xiàn)有的人體舒適度指數(shù)的基礎(chǔ)上,提出了綜合考慮霧霾、溫度、濕度、風(fēng)力等氣象指標(biāo)的新型人體舒適度概念,并運用層次分析法(analytic hierarchy process,AHP)—熵權(quán)法構(gòu)建考慮時空分布特性的人體舒適度評價模型。在此基礎(chǔ)上采用改進(jìn)隨機(jī)森林算法建立短期負(fù)荷預(yù)測模型,在處理連續(xù)變量時采用優(yōu)化的離散化方法,基于人體舒適度指標(biāo)選擇預(yù)測相似日,并以人體舒適度指數(shù)作為模型輸入進(jìn)行電網(wǎng)的短期負(fù)荷預(yù)測。通過保定市和上海市的民用負(fù)荷和天氣數(shù)據(jù)驗證了文中所提模型和算法的正確性和有效性。
[Abstract]:In view of the challenge posed by severe haze weather to power grid load forecasting, based on the existing human comfort index, this paper proposes a new concept of human comfort degree, which considers comprehensively meteorological indexes such as haze, temperature, humidity, wind, and so on. The evaluation model of human comfort is constructed by using the analytic hierarchy process (analytic hierarchy process,AHP) and entropy weight method. On this basis, an improved stochastic forest algorithm is used to establish a short-term load forecasting model, an optimized discretization method is adopted to deal with continuous variables, and a similar day of prediction is selected based on human comfort index. The human comfort index is used as the input of the model to forecast the short-term load of the power network. The correctness and validity of the proposed model and algorithm are verified by the data of civil load and weather in Baoding city and Shanghai.
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學(xué));國網(wǎng)保定供電公司;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(51607068) 北京市自然科學(xué)基金項目(3164051) 國家863高技術(shù)基金項目(2015AA050104)~~
【分類號】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2408650