【摘 要】
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针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负
【机 构】
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云南电网有限责任公司电力科学研究院,天津大学智能电网教育部重点实验室,云南电网有限责任公司大理供电局
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2016YFB0900100);国家自然科学基金资助项目(51977140,U1866207,51207101);天津市自然科学基金资助项目(19JCYBJC21300);南方电网公司科技资助项目(YNKJXM20180007)
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针对短期日负荷预测的精度问题,本文提出一种基于数据驱动理念的电力负荷预测方法。在建立预测模型前对所给数据采取一定的预处理:首先提取所收集的海量数据的负荷特征,对负荷特征进行分析,然后进行负荷数据与影响负荷值的因素之间的相关性分析,以此确定对负荷影响较密切的因素,随后建立分类器得到各主要影响因素与各负荷类别之间的关系为后续预测模型奠定基础。对预处理后得到的不同类型的负荷数据采用最小二乘支持向量机方法建立不同的负荷预测模型。以南方某发达城市2008年的负荷数据作为算例验证数据,将本文所提负荷预测方法所得结果与
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