基于决策树主变最佳负荷预测研究

在对主变负荷进行预测时,通常需要采用不同的预测方法,而仅得到不同方法下的预测结果是不够的,还需知道对各主变而言哪种预测方法最适宜、相应的预测结果最可靠。提出了一种最佳算法选择的决策树法,该方法在对已有的5种负荷预测方法的特性进行分析后,选出6个关键特征属性,利用历年负荷预测结果数据建立一个由特征属性值确立最佳预测方法的决策树,最后将所得的决策树应用于目标年最佳预测方法的选取。针对上海市松江区110(35)kV主变作实例分析,结果表明决策树方法能够较准确地判别出适应各个主变的最佳算法。

永久性负荷割接后变电站主变压器的负荷预测方法

近年新上主变压器(简称主变)缺少多年历史数据,引起的永久性负荷割接还会持续影响周边老站主变的负荷趋势,使传统趋势类预测方法无法适用。为此,文中将主变负荷分解为初始用户群和割入、割出用户群负荷;采用最小二乘法对各用户群负荷进行拟合和外推,进而结合历年负荷割接关系确定目标年主变供电用户群的最高负荷预测值。对上海市松江区3个功能区的110kV/35kV主变实施算例,结果表明,所提方法能较季节性时间序列法和直接运用三次多项式拟合主变最高负荷趋势的方法获得更好的预测精度。所提方法的实施不要求确切获知历史年主变间详尽的负荷割接关系,且仅需3年历史负荷数据即可获得良好的预测效果,从而为永久性负荷割接后主变的负荷预测问题提供了一种适用的方法。