【摘要】：超短期配變負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果是配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)中偽量測(cè)的主要來源之一,其利用的歷史數(shù)據(jù)主要來源于自動(dòng)計(jì)量系統(tǒng)。偽量測(cè)的精度會(huì)顯著影響狀態(tài)估計(jì)的結(jié)果。給出了一種基于魯棒Holt-Winter模型的超短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。該方法綜合考慮線性趨勢(shì)、季節(jié)變動(dòng)和隨機(jī)波動(dòng)的時(shí)間序列特性,并與指數(shù)平滑法相結(jié)合,具有良好的預(yù)測(cè)能力。此外,該方法可以自動(dòng)識(shí)別和修正壞數(shù)據(jù)。以某配電網(wǎng)的實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了算例分析,結(jié)果表明該方法具有良好的預(yù)測(cè)精度,且具有自動(dòng)壓縮壞數(shù)據(jù)影響的特性。
[Abstract]:The load forecasting result of ultra-short term distribution transformer is one of the main sources of pseudo measurement in state estimation of distribution network, and the historical data used in it mainly come from automatic metering system. The precision of pseudo measurement will significantly affect the result of state estimation. An ultra-short-term load forecasting method based on robust Holt-Winter model is presented. This method takes into account the time series characteristics of linear trend, seasonal variation and random fluctuation, and combines with exponential smoothing method, and has good prediction ability. In addition, the method can automatically identify and correct bad data. Based on the actual data of a distribution network, the results show that the method has good prediction accuracy and has the characteristic of automatically compressing bad data.
【作者單位】： 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(清華大學(xué)電機(jī)系);貴州電網(wǎng)公司;
【基金】：國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAA01B01) 黔科重大專項(xiàng)(字[2012]6022)~~
【分類號(hào)】：TM715

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2250299