【摘 要】
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准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出一种基于最优相似日选取的综合预测方法。利用改进的聚类分析算法,得到历史标幺曲线的形状相似集与特征曲
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院; 湖南省电力公司益阳调度管理所; 海南省电力公司;
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划项目(863计划)(2008AA042802);国家重点产业振兴和技术改造项目([2010]2272)~~
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准确的短期母线负荷预测是实现节能降耗与调度精细化管理的基础,提出一种基于最优相似日选取的综合预测方法。利用改进的聚类分析算法,得到历史标幺曲线的形状相似集与特征曲线。通过构造反映数据点性质的横向及纵向特征向量矩阵,辨识出坏数据并进行调整。计算日特征相关因素对负荷水平的影响,并将各因素的重要程度加权于模糊目标函数,得到目标日的负荷水平相似集。建立各类形状相似集的判别函数,并将目标日归类。对待预测日的负荷水平与曲线形状相似集,取两者的交集作为相似日选择结果。以该交集中与目标日日期差最小的样本为虚拟预测对象,计算综合预测中各算法的权重。实例分析表明,所提方法可有效改善原始数据的质量,提高母线负荷预测精度。
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