【摘 要】
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在智能电网背景下,准确估算和预测电力负荷已成为电网电力规划工作的重要先决条件,对电网安全、经济运行具有重要意义。针对电力负荷数据的周期波动与非周期影响,提出一种基
【机 构】
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中国南方电网有限责任公司,国电南瑞科技有限公司,云南电网有限责任公司德宏供电局
【基金项目】
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国家自然科学基金重大国际(地区)合作研究项目(61860206004)
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在智能电网背景下,准确估算和预测电力负荷已成为电网电力规划工作的重要先决条件,对电网安全、经济运行具有重要意义。针对电力负荷数据的周期波动与非周期影响,提出一种基于双图正则非负低秩分解的电力负荷短期预测方法。该方法利用历史数据构造电力负荷时空矩阵,并对该矩阵进行鲁棒非负低秩矩阵分解,以同时获取电力负荷的周期性模式与非周期影响。在此基础上融入电力负荷的空间和时间相关性以进一步优化矩阵分解结果,最终通过矩阵恢复获取电力负荷的短期预测。该方法从电网时空整体预测电力负荷趋势分析并填补缺失,同时导出了有效的学习算法
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