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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
刘晓娟
方建安
机构
东华大学信息科学与技术学院
上海电力学院数理学院
出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2013年第10期115-118,共4页
基金
国家自然科学基金青年项目(61203006)
文摘
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。
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
Keywords
electric power system
load forecasting
fuzzy time series
load trend factor
weather temperature influence factor
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于双修正因子的模糊时间序列日最大负荷预测
刘晓娟
方建安
《中国电力》
CSCD
北大核心
2013
16
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