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基于双修正因子的模糊时间序列日最大负荷预测 被引量:16
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作者 刘晓娟 方建安 《中国电力》 CSCD 北大核心 2013年第10期115-118,共4页
天气温度变化是影响短期电力负荷预测的主要因素。为提高预测精度,引入负荷变化影响因子和气温影响因子,提出基于双修正因子的模糊时间序列预测算法。根据负荷变化趋势,提出分段预测的思想,在拐点处用负荷变化因子进行修正,然后用气温... 天气温度变化是影响短期电力负荷预测的主要因素。为提高预测精度,引入负荷变化影响因子和气温影响因子,提出基于双修正因子的模糊时间序列预测算法。根据负荷变化趋势,提出分段预测的思想,在拐点处用负荷变化因子进行修正,然后用气温影响因子对预测结果进行二次修正。将改进的算法用于某电网夏季最大负荷的预测,数值结果表明该算法具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 电力系统 负荷预测 模糊时间序列 负荷变化影响因子 气温影响因子
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