本文選題：超短期負(fù)荷預(yù)測(cè) + 數(shù)據(jù)流在線分割　； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年07期

【摘要】：為同時(shí)提高超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,應(yīng)對(duì)現(xiàn)代電力系統(tǒng)對(duì)實(shí)時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)的更高要求,提出一種基于改進(jìn)數(shù)據(jù)流在線分割的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。該方法根據(jù)負(fù)荷發(fā)展的時(shí)間趨勢(shì),利用數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理技術(shù)進(jìn)行超短期預(yù)測(cè),然后結(jié)合蘊(yùn)含天氣因素和負(fù)荷周期特性作用的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果,對(duì)分割點(diǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正;其快速分段預(yù)測(cè)能力,避免了重復(fù)建模,提高了預(yù)測(cè)速度;對(duì)分割點(diǎn)的實(shí)時(shí)修正處理有效地增加了歷史信息利用率,降低了分割點(diǎn)誤差,使預(yù)測(cè)精度穩(wěn)定在一個(gè)較高的水平。采用實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)檢驗(yàn)該預(yù)測(cè)模型的有效性,結(jié)果表明,基于該模型的預(yù)測(cè)精度和速度均優(yōu)于幾種常規(guī)超短期預(yù)測(cè)算法,同時(shí)降低了拐點(diǎn)預(yù)測(cè)誤差,在天氣突變時(shí)也具有穩(wěn)定的適應(yīng)性。
[Abstract]:In order to improve the real-time and accuracy of ultra-short-term load forecasting and to meet the higher requirement of real-time load forecasting in modern power system, a method of ultra-short-term load forecasting based on improved on-line data stream segmentation is proposed. According to the time trend of load development, the method uses the real-time processing technology of data flow to carry out ultra-short-term forecasting, and then combines the short-term load forecasting results with weather factors and load cycle characteristics. The real-time prediction results of segmentation points are modified; its fast segmental prediction ability avoids repeated modeling and improves the prediction speed; the real-time correction of segmentation points effectively increases the utilization rate of historical information and reduces the error of segmentation points. The prediction accuracy is stabilized at a higher level. The actual load data is used to test the validity of the forecasting model. The results show that the prediction accuracy and speed based on the model are better than those of several conventional ultra-short term prediction algorithms, and the inflection point prediction error is reduced at the same time. It also has a stable adaptability to sudden changes in the weather.
【作者單位】： 輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(重慶大學(xué));
【基金】：輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室自主研究項(xiàng)目(2007DA10512712205)的資助
【分類號(hào)】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 朱煥榮;遺傳規(guī)劃在電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[D];河北農(nóng)業(yè)大學(xué);2011年

2 劉凱;基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];河海大學(xué);2005年

3 冷北雪;基于支持向量機(jī)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];西南交通大學(xué);2010年

4 劉繼勝;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用分析[D];華北電力大學(xué)（北京）;2011年

5 趙福成;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];華北電力（北京）大學(xué);2002年

6 李海東;人工智能方法在電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2002年

7 陳晨;基于WNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];西安理工大學(xué);2010年

8 白波;基于加權(quán)LS-SVM的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[D];東北電力大學(xué);2011年

9 胡啟元;針對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)的研究[D];四川大學(xué);2004年

10 朱要明;林芝地區(qū)電力負(fù)荷的短期預(yù)測(cè)[D];西藏大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1895058