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负荷预测中的温度热累积效应分析模型及处理方法 被引量:17

Analysis Model and Processing Approach for Thermal Cumulative Effect of Temperature in Load Forecasting
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摘要 为研究气温与电力负荷的关系,剖析了夏季温度与负荷之间的相关性,在此基础上分供电能力充足和供电能力不足两种情况讨论了热累积效应对负荷的影响,提出了基于模糊理论的温度热累积效应与负荷的关系模型及处理方法。在实际负荷预测过程中,采用上述方法对持续高温日负荷预测结果进行了修正。分析结果表明,该模型能有效地反映热累积效应和负荷之间的变化关系。 To research the relation between air temperature and power load, the correlation between summer temperature and load is dissected, on this basis the influence of thermal cumulative effect on load is researched according to two conditions, i.e., sufficient power supply capability and insufficient power supply capability, then a fuzzy theory based relational model and processing approach for thermal cumulative effect of temperature and load are proposed. In practical application process, the daily load forecasting result under continuous high temperature is modified by above-mentioned processing approach. Results of calculation example show that the proposed model can effectively reflect the variation law between thermal cumulative effect and load.
出处 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第4期67-71,共5页 Power System Technology
关键词 温度 热累积效应 模糊理论 负荷预测 temperature thermal cumulative effect fuzzy theory load forecasting
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参考文献13

二级参考文献66

  • 1王育槐,吴建华,杨仕友,倪光正.多目标矢量优化的改进遗传算法及其在电磁装置优化设计中的应用[J].中国电机工程学报,2004,24(7):215-218. 被引量:9
  • 2谢宏,程浩忠,张国立,牛东晓,杨文路.基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法[J].电网技术,2004,28(14):10-14. 被引量:5
  • 3岑文辉,雷友坤,谢恒.应用人工神经网与遗传算法进行短期负荷预测[J].电力系统自动化,1997,21(3):29-32. 被引量:23
  • 4冯英浚 张少仲 等.BP网络瘫痪的原因分析[J].哈尔滨工业大学学报,2000,32(5):81-83.
  • 5袁亚湘 孙文瑜.最优化理论与方法[M].北京:科学出版社,1999..
  • 6李士勇.模糊控制、神经控制和智能控制理论[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学,1987..
  • 7刘晨辉.电力系统负荷预报理论与方法[M].哈尔滨:哈尔滨工业大学出版社,1987..
  • 8吴明隆.SPSS统计应用务实(SPSS and statistics application)[M].北京:中国铁道出版社(China Railway Press,Beijing).北京,2000..
  • 9胡基隆.气象统计原理与方法(Principle and method of meteorological statistics)[M].青岛:青岛海洋大学出版社(Qingdao Ocean Univ.Press,Qingdao),1996..
  • 10[2]Papadkis S E, Theocharis J B, Kiartzis S J et al. A novel approach to short-term load forecasting using fuzzy neural networks[J]. IEEE Trans on Power Systems, 1998, 13(2): 480-489.

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