節(jié)假日電力系統(tǒng)負(fù)荷打破了正常日電力負(fù)荷周期性的規(guī)律,且節(jié)假日負(fù)荷樣本數(shù)據(jù)較少,用常規(guī)正常日電力負(fù)荷模型進(jìn)行短期預(yù)測時,往往效果不佳。為此,提出一種基于卡爾曼濾波預(yù)測節(jié)假日逐點(diǎn)增長率的電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)測模型,改善了由于樣本數(shù)據(jù)缺少、預(yù)測時間跨度大以及與正常日負(fù)荷特性差異較大等原因?qū)е碌念A(yù)測精度不理想的現(xiàn)象。通過對節(jié)假日負(fù)荷特性進(jìn)行分析,針對不同類型的節(jié)假日建立卡爾曼濾波預(yù)測模型,在考慮各類影響負(fù)荷變化的外部因素的基礎(chǔ)上選擇節(jié)前相關(guān)日,通過預(yù)測節(jié)假日逐點(diǎn)增長率提高預(yù)測精度。將提出的預(yù)測模型應(yīng)用于某市節(jié)假日短期負(fù)荷預(yù)測,得到的結(jié)果顯示預(yù)測精度能夠滿足實(shí)際需要,可為相關(guān)電力部門對節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測提供一定的參考價值。 

【文章來源】：武漢大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2020,53(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

2013—2016年元旦電力負(fù)荷曲線

對于同一類型的節(jié)假日，設(shè)上一年度預(yù)測當(dāng)日D1與經(jīng)過合理調(diào)整后的節(jié)日之間間隔的天數(shù)為15d，在上一年度預(yù)測當(dāng)日D1之前選取n個相似日，則上一年度的節(jié)前相關(guān)日為（D1-n)～(D1-1）；同理可得本年度預(yù)測當(dāng)日D2與本年度節(jié)前相關(guān)日（D2-n)～(D2-1）。其中，上一年度待預(yù)測日與本年度待預(yù)測日均指節(jié)日當(dāng)天。圖3 節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測中歷史樣本的選取方法

節(jié)假日負(fù)荷預(yù)測中歷史樣本的選取方法

【參考文獻(xiàn)】：
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